Reporting quality of pilot clinical trials in chronic kidney disease patients on hemodialysis: a methodological survey
Notice bibliographique
Résumé
The conduct of high-quality pilot studies can help inform the success of larger clinical trials. Guidelines have been recently developed for the reporting of pilot trials. This methodological survey evaluates the completeness of reporting in pilot randomized controlled trials in chronic kidney disease patients on hemodialysis (HD patients) and explores factors associated with better completion of reporting. The authors searched Pubmed on July 1, 2018, for all pilot trials conducted in HD patients. Reporting quality was assessed against the 40-item Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) Extension for Pilot Trials. Study factors including year and country of publication, intervention, number of centers, type of funding, and journal endorsement of CONSORT were also examined. The mean number of items reported from the CONSORT extension for pilot trials across all included articles was 18.4 (standard deviation [SD] = 4.4). In the adjusted analysis, studies reported in later years (IRR = 1.026, 95% CI [1.018, 1.034], p < 0.001) and an increase of 20 persons in sample size (adjusted IRR = 1.021, 95% CI [1.010, 1.031], p < 0.001) were associated with a significantly higher number of CONSORT pilot items reported. Current reporting completeness of pilot trials in HD patients is suboptimal. Endorsing the CONSORT extension specific to pilot and feasibility studies and ensuring that pilot trials focus on the feasibility objectives may improve reporting completeness of these trials.
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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 | 0,750 | 0,886 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».