Framing of research question using the PICOT format in randomised controlled trials of venous ulcer disease: a protocol for a systematic survey of the literature
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although venous ulcers have a great social and economic impact, there is a lack of evidence from randomised controlled trials (RCTs) to support appropriate management for this disease. Framing the research question using the Population; Intervention; Comparator; Outcome; Time frame (PICOT) format in RCTs can improve the quality of the research design. OBJECTIVES: To evaluate how the PICOT format is used to frame a research question in reports of RCTs of venous ulcer disease and to determine the factors associated with better adherence to the PICOT format in framing the research question. METHODS AND ANALYSES: We will conduct a systematic survey of RCTs on venous ulcers published in the National Institute of Health, PubMed database between January 2009 and May 2016. We will include all RCTs addressing therapeutic intervention for venous ulcer disease involving human subjects, and published in the English language. The selection process will be carried out in duplicate by two independent investigators. First, titles and abstracts will be screened, then full-text articles. We will examine whether the five elements of the PICOT format are used in formulating the research question and give a score between 0 and 5. The primary outcome will be the proportion of studies that have adequately reported all five PICOT elements. DISSEMINATION: This will be the first survey to assess how the PICOT format is used to frame research questions on the management of venous ulcers in reports of RCTs. On completion, this review will be submitted to a peer-reviewed biomedical journal for publication and the findings will also be presented at scientific conferences.
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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 | 0,371 | 0,415 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,017 |
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 ».