MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2478490472 · doi:10.1016/j.injury.2016.07.028

Assessing protocol adherence in a clinical trial with ordered treatment regimens: Quantifying the pragmatic, randomized optimal platelet and plasma ratios (PROPPR) trial experience

2016· article· en· W2478490472 sur OpenAlexfundno aff
Hongjian Zhu, Erin E. Fox, Sarah Baraniuk, John B. Holcomb, Charles E. Wade, Deborah J. del Junco, Barbara C. Tilley

Notice bibliographique

RevueInjury · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythropoietin and Anemia Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of DefenseNational Heart, Lung, and Blood InstituteInstitute of Circulatory and Respiratory HealthDefence Research and Development Canada
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialProtocol (science)Clinical trialPlateletPlatelet transfusionBlood transfusionInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication dispensing errors are common in clinical trials, and have a significant impact on the quality and validity of a trial. Therefore, the definition, calculation and evaluation of such errors are important for supporting a trial's conclusions. A variety of medication dispensing errors can occur. In this paper, we focus on errors in trials where the intervention includes multiple therapies that must be given in a pre-specified order that varies across treatment arms and varies in duration. METHODS: The Pragmatic, Randomized Optimal Platelet and Plasma Ratios (PROPPR) trial was a Phase III multi-site, randomized trial to compare the effectiveness and safety of 1:1:1 transfusion ratios of plasma and platelets to red blood cells with a 1:1:2 ratio. In this trial, these three types of blood products were to be transfused in a pre-defined order that differed by treatment arm. In this paper, we present approaches from the PROPPR trial that we used to define and calculate the occurrence of out of order blood transfusion errors. We applied the proposed method to calculate protocol adherence to the specified order of transfusion in each treatment arm. RESULTS: Using our proposed method, protocol adherence was greater in the 1:1:1 group than in the 1:1:2 group (96% vs 93%) (p<0.0001), although out of order transfusion errors in both groups were low. Final transfusion ratios of plasma to platelets to red blood cells for the 1:1:1 ratio group was 0.93:1.32:1, while the transfusion ratio for the 1:1:2 ratio group was 0.48:0.48:1. CONCLUSIONS: Overall, PROPPR adherence to blood transfusion order pre-specified in the protocol was high, and the required order of transfusions for the 1:1:2 group was more difficult to achieve. The approaches proposed in this manuscript were useful in evaluating the PROPPR adherence and are potentially useful for other trials where a specific treatment orders with varying durations must be maintained.

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)0,675
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,824
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6750,824
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInjuryMême sujetErythropoietin and Anemia TreatmentTravaux en français237 207