Consent and recruitment: the reporting of paediatric trials published in 2012
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated 300 paediatric trials to determine: the consent and recruitment strategies used, who trial information was targeted to, how incentives were used and if they achieved their recruitment targets. METHODS: For this cross-sectional evaluation, we searched the Cochrane Central Register of Controlled Trials for paediatric trials published in 2012 and randomly selected 300 that reported on outcomes for participants aged ≤21 years. We collected data on consent and recruitment procedures for each trial and undertook descriptive analyses in SPSS statistics V.23. RESULTS: All but one trial (99.7%) used a standard recruitment strategy. Most (92%) trials reported that consent was obtained but only 13% reported who obtained consent. Two-thirds (65%) of trials included school-aged participants, and of these 68% reported obtaining assent. Half (50%) of the trials reported who the trial information was targeted to. Most trials (75%) of school-aged participants targeted information towards children or children and their parents. Fourteen per cent of trials reported using incentives, half (50%) of which were in the form of compensation. Only 48% of trials reported sufficient data to determine if their recruitment targets were achieved. Of these, 70% achieved their targets. CONCLUSIONS: Notable reporting shortcomings included: how families were recruited into the trial, who obtained consent and/or assent and how, who trial information was directed to, whether incentives were used and sufficient data to determine if the recruitment target was achieved. Forthcoming paediatric-specific reporting standards may improve reporting in this priority area. Our data provide a baseline for ongoing monitoring of the state of the research.
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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 | 0,619 | 0,852 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».