Electronic Versus Traditional Data Collection: A Multicenter Randomized Controlled Perioperative Pain Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Electronic data collection is increasingly available as a means to collect pain-related clinical trial data; however, effectiveness and costs relative to traditional data collection are uncertain.Aims: The aim of this study was to evaluate data quality, protocol adherence, satisfaction, and resource requirements of electronic data collection (i.e., Internet-based electronic submission) compared to traditional data collection methods (i.e., paper-based diaries and telephone interviews) in a perioperative factorial randomized controlled trial.Methods: This study was an open-label two-arm parallel randomized controlled trial. Women (18–75 years) undergoing breast cancer surgery were allocated to either electronic or traditional data collection and completed pain-related questionnaires at baseline, postoperative period, and 3-month follow-up (NCT02240199).Results: We acquired outcome data at all time points from 78 randomized patients, 38 in the electronic group and 40 in the traditional group. The number of data queries (e.g., erroneously entered data) per patient was higher in the electronic data group (4.92 [SD = 4.67] vs. 1.88 [SD = 1.51]; P < 0.001). No between-group differences were observed for compliance with medications, data completeness, loss to follow-up, or patient or research assistant satisfaction. More research assistant time per patient was spent collecting data in the traditional group (42.6 min [SD = 12.8] vs. 9.92 min [SD = 7.6]; P < 0.001); however, costs per patient were higher in the electronic group ($176.85 [SD = 2.90] vs. $16.33 [SD = 4.90]; P < 0.001).Conclusion: Electronic data collection is feasible for perioperative pain clinical trials. Additional trials, including different surgical populations, are needed to confirm our findings and optimize use of electronic data capture methods.
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 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 | 0,026 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».