Assessing protocol adherence in a clinical trial with ordered treatment regimens: Quantifying the pragmatic, randomized optimal platelet and plasma ratios (PROPPR) trial experience
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».