Where have all the pilot studies gone? A follow-up on 30 years of pilot studies in <i>Clinical Rehabilitation</i>
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pilot studies are meritorious for determining the feasibility of a definitive clinical trial in terms of conduct and potential for efficacy, but their possible applications for planning a future trial are not always fully realized. The purpose of this review was to estimate the extent to which pilot/feasibility studies: (i) addressed needed objectives; (ii) led to definitive trials; and (iii) whether the subsequent undertaking of a definitive trial was influenced by the strength of the evidence of outcome improvement. METHODS: Trials published in the journal Clinical Rehabilitation, since its inception, were eligible if the word 'pilot' or 'feasibility' was specified somewhere in the article. A total of 191 studies were reviewed, results were summarized descriptively, and between-group effect sizes were computed. RESULTS: The specific purposes of piloting were stated in only 58% ( n = 110) of the studies. The most frequent purpose was to estimate the potential for efficacy (85%), followed by testing the feasibility of the intervention (60%). Only 12% of the studies were followed by a definitive trial; <4% of studies had a main study underway or a published study protocol. There was no relationship between observed effect size and follow-up of pilot studies, although the confidence intervals were very wide owing to small number of trials that followed on. DISCUSSION: Labelling and reporting of pilot studies needs to be improved to be concordant with the recently issued CONSORT guidelines. Feasibility needs to be fully tested and demonstrated prior to committing considerable human and monetary resources.
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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 | 0,408 | 0,547 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».