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Enregistrement W2810789745 · doi:10.2196/resprot.9396

Using Mobile Technology (pMOTAR) to Assess Reactogenicity: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2810789745 sur OpenAlexvenueno aff
Kathryn Mngadi, Bhavna Maharaj, Yajna Duki, Douglas I. Grove, Jessica Andriesen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesU.S. Public Health Service
Mots-clésProtocol (science)ReactogenicityRandomized controlled trialMedicineComputer scienceMedical physicsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate safety monitoring in HIV vaccine trials is vital to eventual licensure and consequent uptake of products. Current practice in preventive vaccine trials, under the HIV Vaccine Trials Network (HVTN), is to capture related side effects in a hardcopy tool. The reconciliation of this tool, 2 weeks after vaccination at the safety visit, is time consuming, laborious, and fraught with error. Unstructured Supplementary Service Data (USSD), commonly used to purchase airtime, has been suggested for collection of safety data in vaccine trials. With saturated access to mobile phones in South Africa, this cheap, accessible tool may improve accuracy and completeness of collected data and prove feasible and acceptable over the hardcopy tool. OBJECTIVE: The objective of our study is to develop and implement a USSD tool for real-time safety data collection that is feasible and acceptable to participants and staff, allowing for a comparison with the hardcopy tool in terms of completeness and accuracy. METHODS: This feasibility study is being conducted at a single study site, the Centre for the AIDS Programme of Research in South Africa eThekwini Clinical Research site, in South Africa. The feasibility study is nested within a parent phase 1/2a preventive HIV vaccine trial (HVTN 108) as an open-label, randomized controlled trial, open to all consenting parent trial participants. Participants are randomly assigned in a 1:1 ratio to the hardcopy or USSD tool, with data collection targeted to the third and fourth injection time points in the parent trial. Online feasibility and acceptability surveys will be completed by staff and participants at the safety visit. We will itemize and compare error rates between the hardcopy tool and the USSD printout and associated source documentation. We hypothesize that the USSD tool will be shown to be feasible and acceptable to staff and participants and to have superior quality and completion rates to the hardcopy tool. RESULTS: The study has received regulatory approval. We have designed and developed the USSD tool to include all the data fields required for reactogenicity reporting. Online feasibility and accessibility surveys in both English and isiZulu have been successfully installed on a tablet. Data collection is complete, but analysis is pending. CONCLUSIONS: Several HIV preventive vaccine trials are active in Southern Africa, making tools to improve efficiencies and minimize error necessary. Our results will help to determine whether the USSD tool can be used in future vaccine studies and can eventually be rolled out. TRIAL REGISTRATION: ClincalTrials.gov NCT02915016; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02915016 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/71h0cztDM). REGISTERED REPORT IDENTIFIER: RR1-10.2196/9396.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1060,022

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 Opus0,847
Tête enseignante GPT0,757
Écart entre enseignants0,090 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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