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Enregistrement W2777076440 · doi:10.1136/bmjopen-2017-017282

Evaluation of patient-reported outcome protocol content and reporting in UK cancer clinical trials: the EPiC study qualitative protocol

2018· article· en· W2777076440 sur OpenAlexaff
Ameeta Retzer, Thomas Keeley, Khaled Ahmed, Jo Armes, Julia Brown, Lynn Calman, Chris Copland, Fabio Efficace, Anna Gavin, Adam Glaser, David Greenfield, Anne Lanceley, Rachel M. Taylor, Galina Velikova, Michael Brundage, Rebecca Mercieca‐Bebber, Madeleine King, Melanie Calvert, Derek Kyte

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversity of BirminghamNational Institute for Health and Care ResearchNational Cancer Research InstituteMacmillan Cancer SupportCancer Research Institute
Mots-clésMedicineProtocol (science)EPICClinical trialCancerFamily medicineAlternative medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Patient-reported outcomes (PROs) are increasingly included within cancer clinical trials. If appropriately collected, analysed and transparently reported, these data might provide invaluable evidence to inform patient care. However, there is mounting indication that the design and reporting of PRO data in cancer trials may be suboptimal. This programme of research will establish via three interlinked studies whether these findings are applicable to UK cancer trials, and if so, how to best enhance the way PROs are assessed, managed and reported in clinical trials. This study will explore with key stakeholders factors that influence optimal PRO protocol content, implementation and reporting and make recommendations for training and guidance. METHODS AND ANALYSIS: Semistructured interviews will be conducted with members of key stakeholder groups. The purposive sample of up to 48 participants will include: (1) trial chief investigators, trial management group members, statisticians and research nurses of cancer trials including primary or secondary PRO recruited via the National Cancer Research Institute (NCRI) Clinical Studies Group and Consumer Liaison Group and the UK Clinical Research Collaboration Registered UK Clinical Trial Unit Network; (2) NCRI Consumer Liaison Group members; (3) international experts in PRO oncology trial design; and (4) journal editors and funding bodies. Data will be analysed using directed thematic analysis employing a coding frame and modified as analysis progresses. Formal triangulation of coding and member checking will be employed to enhance credibility. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the University of Birmingham Ethics Committee (Ref: ERN_17-0085). Findings will be disseminated via conference presentations, peer-reviewed journals, patient groups and social media (@CPROR_UoB; http://www.birmingham.ac.uk/cpror). PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42016036533.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,582
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,531
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5820,531
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,008

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.

Tête enseignante Opus0,866
Tête enseignante GPT0,722
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomainePrésentation des résultats
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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