Creating a database of internet-based clinical trials to support a public-led research programme: A descriptive analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Online trials are rapidly growing in number, offering potential benefits but also methodological, ethical and social challenges. The International Network for Knowledge on Well-being (ThinkWell™) aims to increase public and patient participation in the prioritisation, design and conduct of research through the use of technologies. OBJECTIVE: We aim to provide a baseline understanding of the online trial environment, determining how many trials have used internet-based technologies; how they have been used; and how use has developed over time. METHODS: We searched a range of bibliographic databases to March 2015, with no date limits, supplemented by citation searching and references provided by experts in the field. Results were screened against inclusion and exclusion criteria, and included studies mapped against a number of key dimensions, with key themes developed iteratively throughout the process. RESULTS: We identified 1992 internet-based trials to March 2015. The number of reported studies increased substantially over the study timeframe. The largest number of trials were conducted in the USA (49.7%), followed by The Netherlands (10.2%); Australia (8.5%); the United Kingdom (5.8%); Sweden (4.6%); Canada (4%); and Germany (2.6%). South Korea (1.5%) has the highest number of reported trials for other continents. There is a predominance of interventions addressing core public health challenges including obesity (8.6%), smoking cessation (5.9%), alcohol abuse (7.7%) and physical activity (10.2%); in mental health issues such as depression (10.9%) and anxiety (5.6%); and conditions where self-management (16.6%) or monitoring (8.1%) is a major feature of care. CONCLUSIONS: The results confirm an increase in the use of the internet in trials. Key themes have emerged from the analysis and further research will be undertaken in order to investigate how the data can be used to improve trial design and recruitment, and to build an open access resource to support the public-led research agenda.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,191 | 0,536 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,127 | 0,114 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».