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Enregistrement W2223453682 · doi:10.1097/ccm.0000000000001369

Premature Discontinuation of Randomized Trials in Critical and Emergency Care

2015· article· en· W2223453682 sur OpenAlexafffundabout
Stefan Schandelmaier, Erik von Elm, John J. You, Anette Blümle, Yuki Tomonaga, François Lamontagne, Ramon Saccilotto, Alain Amstutz, Theresa Bengough, Joerg J Meerpohl, Mihaela Stegert, Kelechi Kalu Olu, Kari A.O. Tikkinen, Ignacio Neumann, Alonso Carrasco‐Labra, Markus Faulhaber, Sohail Mulla, Dominik Mertz, Elie A. Akl, Xin Sun, Dirk Bassler, Jason W. Busse, Ignacio Ferreira‐González, Alain Nordmann, Viktoria Gloy, Heike Raatz, Lorenzo Moja, Rachel Rosenthal, Shanil Ebrahim, Per Olav Vandvik, Bradley C. Johnston, Martin A. Walter, Bernard Burnand, Matthias Schwenkglenks, Lars G. Hemkens, Maureen O. Meade, Heiner C. Bucher, Benjamin Kasenda, Matthias Briel

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de SherbrookeUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesHamilton Health Sciences FoundationHamilton Health SciencesAcademy of FinlandSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversitätsspital BaselSuomen KulttuurirahastoCanadian Institutes of Health ResearchNational Science FoundationSuomen Lääketieteen SäätiöUniversität ZürichJane ja Aatos Erkon SäätiöFondation BrocherF. Hoffmann-La Roche
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialDiscontinuationClinical trialAcute careEmergency departmentOdds ratioEmergency medicineIntensive careIntensive care medicineInternal medicinePhysical therapyHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Randomized clinical trials that enroll patients in critical or emergency care (acute care) setting are challenging because of narrow time windows for recruitment and the inability of many patients to provide informed consent. To assess the extent that recruitment challenges lead to randomized clinical trial discontinuation, we compared the discontinuation of acute care and nonacute care randomized clinical trials. DESIGN: Retrospective cohort of 894 randomized clinical trials approved by six institutional review boards in Switzerland, Germany, and Canada between 2000 and 2003. SETTING: Randomized clinical trials involving patients in an acute or nonacute care setting. SUBJECTS AND INTERVENTIONS: We recorded trial characteristics, self-reported trial discontinuation, and self-reported reasons for discontinuation from protocols, corresponding publications, institutional review board files, and a survey of investigators. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Of 894 randomized clinical trials, 64 (7%) were acute care randomized clinical trials (29 critical care and 35 emergency care). Compared with the 830 nonacute care randomized clinical trials, acute care randomized clinical trials were more frequently discontinued (28 of 64, 44% vs 221 of 830, 27%; p = 0.004). Slow recruitment was the most frequent reason for discontinuation, both in acute care (13 of 64, 20%) and in nonacute care randomized clinical trials (7 of 64, 11%). Logistic regression analyses suggested the acute care setting as an independent risk factor for randomized clinical trial discontinuation specifically as a result of slow recruitment (odds ratio, 4.00; 95% CI, 1.72-9.31) after adjusting for other established risk factors, including nonindustry sponsorship and small sample size. CONCLUSIONS: Acute care randomized clinical trials are more vulnerable to premature discontinuation than nonacute care randomized clinical trials and have an approximately four-fold higher risk of discontinuation due to slow recruitment. These results highlight the need for strategies to reliably prevent and resolve slow patient recruitment in randomized clinical trials conducted in the critical and emergency care setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,597
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,736
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5970,736
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,550
Tête enseignante GPT0,646
Écart entre enseignants0,096 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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