Centrale coördinatie van een multicenter studie als alternatief voor betaling per patient: de ervaring bij de HEALTH-trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT \n \nObjective: Multicenter clinical trials can be organized in different ways. Multiple centers participated in the HEALTH trial (Hip Fracture Evaluation with ALternatives of Total Hip Arthroplasty versus Hemi-Arthroplasty). For the Dutch sites most study tasks are managed by a central trial coordinator, whereas Canadian and US sites use local study coordinators. The aim of this study was to analyze how these strategies affected trial performance. \nDesign: Prospective observational study. \nMethod: Data related to ethics approval, trial start-up time, inclusion rate and percentage of completed follow-ups were collected for each hospital and compared. Data from pre-trial screening were compared with actual inclusion rates. \nResults: The median start-up time of the trial after obtaining ethics approval was shorter in the Netherlands than in Canada and the US (4.6 versus 11.6 weeks). The inclusion rate was similar in both groups (0.62 versus 0.64/month). The median percentage of enrolled patients in the Netherlands was 27.3% versus 17.0% in Canada/US. The actual inclusion rates were lower than expected from pre-trial screening. The percentage of effectuated follow-up visits was >90% in both groups. \nConclusion: In this study, central trial coordination contributed to faster trial start-up and higher inclusion rates, but had no effect on the effectuated follow-up visits. Central coordination is therefore a suitable alternative for appointing these tasks to local research assistants and per patient payment. Central coordination enables non-academic hospitals to participate in clinical trials. Limiting conditions for central coordinat
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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 | 0,298 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».