CONSORT-Equity 2017 extension and elaboration for better reporting of health equity in randomised trials
Notice bibliographique
Résumé
We outline CONSORT-Equity 2017 reporting standards, an extension to the CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials) statement that aims to improve the reporting of intervention effects in randomised trials where health equity is relevant. Health inequities are unfair differences in health that can be avoided by reasonable action. We defined a randomised trial where health equity is relevant as one that assesses effects on health equity by evaluating an intervention focused on people experiencing social disadvantage or by exploring the difference in the effect of the intervention between two groups (or as a gradient across more than two groups) experiencing different levels of social disadvantage, or both. We held a consensus meeting with diverse potential users from high, middle, and low income countries, including knowledge users such as patients and methodologists. We discussed evidence for each proposed extension item from empirical studies, reviews, key informant interviews, and an online survey, aiming to improve clarity of reporting without imposing undue burden on authors. The new guidance contains equity extensions to 16 items from CONSORT 2010 plus one new item on research ethics reporting, with examples of good practice and a brief explanation and elaboration for each. Widespread uptake of this guidance for the reporting of trials where health equity is relevant will make it easier for decision makers to find and use evidence from randomised trials to reduce unfair inequalities in health.
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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 | 0,559 | 0,833 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,046 |
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 ».