Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Consent in randomized controlled trials (RCTs) can be challenging if immediate intervention is required or if the parents are unable to consider participation because of emotional stress. Aims: To describe the consent models and consent rates in pediatric critical care RCTs. Methods: We included published English-language RCTs from the Evidence in Pediatric Intensive Care database (epicc.mcmaster.ca) of RCTs administering any intervention to children in a pediatric critical care unit. We excluded trials conducted in pre-term infants and cross-over trials. Results: We included 243 RCTs (1986 to 2013) from 32 different countries. 7 (2.9%) of trials reported the use of any approach other than written consent from the child or their parent or guardian (2 waived consent, 2 deferred consent, 2 verbal and 1 sought consent from one group) and 13 (5.3%) reported that they sought assent from the child. 20 (8.2%) reported consent was obtained prior to PICU admission. 74 (30.6%) of the RCTs reported a consent rate. The median (interquartile range) consent rate was 90% (72%, 97%). Using linear regression the of year of publication, commercial funding, prophylactic or pharmaceutical interventions, and pre-PICU consent were not independently associated with increased consent rate. Only 4 (1.6%) reported some characteristics of those who did not consent. Conclusions: Alternative approaches such as deferred and waived consent were used in few studies. There are opportunities to improve the quality of reporting; very few trials reported the information necessary to determine the representativeness of those that consented to participate.
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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 | 0,018 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,515 | 0,264 |
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 ».