Protocol for a scoping review of post-trial extensions of randomised controlled trials using individually linked administrative and registry data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Well-conducted randomised controlled trials (RCTs) provide the least biased estimates of intervention effects. However, RCTs are costly and time-consuming to perform and long-term follow-up of participants may be hampered by lost contacts and financial constraints. Advances in computing and population-based registries have created new possibilities for increasing the value of RCTs by post-trial extension using linkage to routinely collected administrative/registry data in order to determine long-term interventional effects. There have been recent important examples, including 20+ years follow-up studies of trials of pravastatin and mammography. Despite the potential value of post-trial extension, there has been no systematic study of this literature. This scoping review aims to characterise published post-trial extension studies, assess their value, and identify any potential challenges associated with this approach. METHODS AND ANALYSIS: This review will use the recommended methods for scoping reviews. We will search MEDLINE, EMBASE and the Cochrane Central Register of Controlled Trials. A draft search strategy is included in this protocol. Review of titles and abstracts, full texts of potentially eligible studies and data/information extraction will be conducted independently by pairs of investigators. Eligible studies will be RCTs that investigated healthcare interventions that were extended by individual linkage to administrative/registry/electronic medical records data after the completion of the planned follow-up period. Information concerning the original trial, characteristics of the extension study, any clinical, policy or ethical implications and methodological or practical challenges will be collected using standardised forms. ETHICS AND DISSEMINATION: As this study uses secondary data, and does not include person-level data, ethics approval is not required. We aim to disseminate these findings through journals and conferences targeting triallists and researchers involved in health data linkage. We aim to produce guidance for investigators on the conduct of post-trial extensions using routinely collected data.
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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 | 0,158 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,161 | 0,043 |
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 ».