Protocol for a systematic review of N-of-1 trial protocol guidelines and protocol reporting guidelines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: N-of-1 trials are multiple cross-over trials done in individual participants, generating individual treatment effect information. While reporting guidelines for the CONSORT Extension for N-of-1 trials (CENT) and the Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials (SPIRIT) already exist, there is no standardized recommendation for the reporting of N-of-1 trial protocols. OBJECTIVE: The objective of this study is to evaluate current literature on N-of-1 design and reporting to identify key elements of rigorous N-of-1 protocol design. METHODS: We will conduct a systematic search for all N-of-1 trial guidelines and protocol-reporting guidelines published in peer-reviewed literature. We will search Medline, Embase, PsycINFO, CINAHL, the Cochrane Methodology Register, CENTRAL, and the NHS Economic Evaluation Database. Eligible articles will contain explicit guidance on N-of-1 protocol construction or reporting. Two reviewers will independently screen all titles and abstracts and then undertake full-text reviews of potential articles to determine eligibility. One reviewer will perform data extraction of selected articles, checked by the second reviewer. Data analysis will ascertain common features of N-of-1 trial protocols and compare them to the SPIRIT and CENT items. DISCUSSION: This systematic review assesses recommendations on the design and reporting of N-of-1 trial protocols. These findings will inform an international Delphi development process for an N-of-1 trial protocol reporting guideline. The development of this guideline is critical for improving the quality of N-of-1 protocols, leading to improvements in the quality of published N-of-1 trial research.
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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 | 0,171 | 0,431 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,151 | 0,037 |
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 ».