The RIMES Statement: A Checklist to Assess the Quality of Studies Evaluating Risk Minimization Programs for Medicinal Products
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pharmaceutical risk minimization programs involve interventions designed to support safe and appropriate use of medicines. Currently, information regarding the evaluation of these programs is not publicly reported in a standardized and transparent manner. To address this gap, we developed and piloted a quality reporting checklist entitled the Reporting recommendations Intended for pharmaceutical risk Minimization Evaluation Studies (RIMES). METHODS: Checklist development was guided by three sources: (1) a theoretical framework derived from program theory and process evaluation; (2) public health intervention design and evaluation principles; and (3) a review of existing quality reporting checklists. Two raters independently reviewed 10 recently published (2012-2016) risk minimization program evaluation studies using the proposed checklist. Inter-rater reliability of the checklist was assessed using Cohen's Kappa and Gwet's AC1. RESULTS: A 43-item checklist was generated. Results indicated substantial inter-rater reliability overall (κ = 0.65, AC1 = 0.65) and for three (key information, design and evaluation) of the four subscales (κ ≥ 0.64, AC1 ≥ 0.64). The fourth subscale (implementation) showed low reliability based on Cohen's Kappa, but substantial reliability based on the AC1 (κ = 0.17, AC1 = 0.61). CONCLUSIONS: The RIMES statement augments relevant elements from existing quality reporting guidelines with items that address aspects of intervention design, implementation and evaluation specific to pharmaceutical risk minimization programs. Our results show that the RIMES statement reliably measures key dimensions of reporting quality. This tailored checklist is an important first step in improving the reporting quality of risk minimization evaluation studies and may ultimately help to improve the quality of these interventions themselves.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle