Pilot and feasibility studies in exercise, physical activity, or rehabilitation research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical trials of physical activity and rehabilitation interventions can be challenging. Pilot or feasibility studies can be conducted prior to a definitive randomized controlled trial (RCT), to improve the chances of conducting a high-quality RCT of a physical activity intervention. MAIN BODY: Physical activity interventions or trials present unique challenges at the population, intervention, comparator and outcome levels. At each level, we present guidance for researchers on the design considerations for pilot or feasibility studies of physical activity interventions. When it comes to defining study population, physical activity trials often exclude participants with certain health conditions or other characteristics (e.g., age, gender) because of uncertainty of the safety of the exercise intervention or presumed differences in responsiveness, at the expense of trial generalizability. A pilot trial could help investigators determine refined inclusion and exclusion criteria to balance safety, adequate recruitment, and generalizability. At the intervention level, because exercise can be a complex intervention, pilot trials allow investigators to evaluate participant adherence and instructor fidelity to the intervention and participant experience. At the comparator level, control group dissatisfaction and post-randomization drop-out can occur, because of the desire to be randomized to the exercise group, and the difficulty with blinding to group allocation; an active control or deception could be used. Finally, at the outcome level, there should be an emphasis on the pilot or feasibility outcomes such as recruitment rate, adherence to exercise, and retention or fidelity, than the efficacy of the exercise intervention. CONCLUSION: Physical activity and rehabilitation researchers can use pilot and feasibility studies to enhance the rigor of future trials, while also publishing the results of their pilot work to move the field forward. Researchers in this field are encouraged to use published reporting guidelines for pilot and feasibility studies and to consider the challenges discussed in this paper.
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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 | 0,653 | 0,741 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».