Study Monitoring in Emergency Care Trials: Lessons from the Resuscitation Outcomes Consortium Continuous Chest Compressions Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Clinical trial investigators often assemble internal study monitoring committees (SMCs) to measure individual or group adherence with trial performance benchmarks. We examined the processes and results of study monitoring in an international trial of out-of-hospital cardiac arrest. METHODS: We studied SMC operations for the Resuscitation Outcomes Consortium (ROC) Continuous Chest Compressions (CCC) trial, which compared continuous with interrupted chest compressions upon survival after out-of-hospital cardiac arrest. The SMC defined trial performance benchmarks, which included compliance with the intervention, cardiopulmonary resuscitation (CPR) process data availability and timely data completion. Trial investigators received monthly performance reports. We determined rates of trial noncompliance and suspension from the trial. RESULTS: ROC-CCC enrolled a total of 23,711 subjects in the primary analysis population. Across 113 enrolling agencies, the SMC monitored performance for a total 2,367 agency-months. Emergency medical services agencies were on probation for a total of 178 (7.5%) agency-months. Fifty-five agencies were placed on probation at least once, of which 78% improved their performance and were approved for continued participation in the trial. A total of 12 agencies were suspended from trial participation. Data monitoring resulted in high-quality CPR (mean chest compression fraction = 0.80), 87% CPR process availability and timely data completion (75th and 95th percentiles prehospital data = 22 and 57 days; hospital data = 58 and 118 days). CONCLUSIONS: Study monitoring procedures may play an important role in ensuring the performance quality in acute care clinical 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 | 0,634 | 0,788 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».