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Enregistrement W2475229149 · doi:10.2147/clep.s103098

Reporting quality of stepped wedge design randomized trials: a systematic review protocol

2016· review· en· W2475229149 sur OpenAlexafffund
Lehana Thabane, Alex Thabane, Brittany B. Dennis, Olga Gajic‐Veljanoski, James Paul

Notice bibliographique

RevueClinical Epidemiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensHamilton Health SciencesSt. Peter's HospitalHamilton General HospitalMcMaster Children's HospitalMcMaster UniversityQueen's UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesHamilton Health Sciences FoundationMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Mots-clésConsolidated Standards of Reporting TrialsRandomized controlled trialMedicineCINAHLMEDLINEMedical physicsData extractionProtocol (science)Sample size determinationResearch designSystematic reviewPsycINFOCochrane LibraryData miningFamily medicineComputer scienceAlternative medicineStatisticsPsychological interventionPathologyNursingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stepped wedge design (SWD) is a cluster randomized controlled trial (RCT) design that sequentially rolls out intervention to all clusters at varying time points. Being a relatively new design method, reporting quality has yet to be explored, and this review will seek to fill this gap in knowledge. OBJECTIVES: The objectives of this review are: 1) to assess the quality of SWD trial reports based on the CONSORT guidelines or CONSORT extension to cluster RCTs; 2) to assess the completeness of reporting of SWD trial abstracts using the CONSORT extension for abstracts; 3) to assess the reporting of sample size details in SWD trial reports or protocols; 4) to assess the completeness of reporting of SWD trial protocols according to SPIRIT guidelines; 5) to assess the consistency between the trial registration information and final SWD trial reports; and 6) to assess the consistency of what is reported in the abstracts and main text of the SWD trial reports. We will also explore factors that are associated with the completeness of reporting. METHODS: We will search MEDLINE, EMBASE, Web of Science, CINAHL, and PsycINFO for all randomized controlled trials utilizing SWD. Details from eligible papers will be extracted in duplicate. Demographic statistics obtained from the data extraction will be analyzed to answer the primary objectives pertaining to the reporting quality of several aspects of a published paper, as well as to explore possible temporal trends and consistency between abstracts, trial registration information, and final published articles. DISCUSSION: Findings from this review will establish the reporting quality of SWD trials and inform academics and clinicians on their completeness and consistency. Results of this review will influence future trials and improve the overall quality and reporting of SWD trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,992
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,999
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,9920,999
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,4240,109
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0070,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,008

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 Opus0,989
Tête enseignante GPT0,800
Écart entre enseignants0,189 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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