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Enregistrement W2970344829 · doi:10.1186/s13063-019-3634-7

Project management lessons learned from the multicentre CYCLE pilot randomized controlled trial

2019· article· en· W2970344829 sur OpenAlexafffundabout
Devin McCaskell, Alexander J. Molloy, Laura Childerhose, F. Aileen Costigan, Julie C. Reid, Magda McCaughan, France Clarke, Jill Rudkowski, Christopher Farley, Tim Karachi, Bram Rochwerg, Anastasia Newman, Alison Fox‐Robichaud, Margaret S. Herridge, Vincent Lo, Deanna Feltracco, Karen E. A. Burns, Rebecca Porteous, Andrew Seely, Ian Ball, Amy Seczek, Michelle E. Kho

Notice bibliographique

RevueTrials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreHealth Sciences CentreOttawa HospitalSt. Michael's HospitalJuravinski HospitalToronto Rehabilitation InstituteWestern UniversityUniversity of TorontoToronto General HospitalMcMaster UniversityHamilton General HospitalImpactSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisOntario Ministry of Research and InnovationCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Frailty NetworkCanada Research ChairsReseau canadien de recherche respiratoireNational Center for Complementary and Integrative HealthCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialResearch designPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical trials management can be studied using project management theory. The CYCLE pilot randomized controlled trial (RCT) was conducted to determine the feasibility of a future rehabilitation trial of early in-bed cycling in the intensive care unit (ICU). In-bed cycling is a novel intervention, not typically available in ICUs. Implementation of this intervention requires personnel with specialized clinical expertise caring for critically ill patients and use of the in-bed cycle. Our objective was to describe the implementation and conduct of our pilot RCT using a project management approach. METHODS: We retrospectively reviewed activities, timelines, and personnel involved in the trial. We organized activities into four project management phases: initiation, planning, execution, and monitoring and controlling. Data sources included Methods Centre documents used for trial coordination and conduct, and the trial data set. We report descriptive statistics as counts and proportions and also medians and quartiles, and we summarize the lessons learned. RESULTS: Seven ICUs in Canada participated in the trial. Time from research ethics board and contracts submission to first enrolment was a median (first quartile, third quartile) of 185 (146, 209) and 162 (114, 181) days, respectively. We trained 128 personnel on the CYCLE pilot RCT protocol, and 80 (63%) completed trial-related activities. Four sites required additional training after start-up due to staff turnover and leaves of absence. Over 15 months, we screened 864 patients: 256 were eligible and 66 were enrolled. Despite an 85% consent rate, 74% (190/256) of eligible patients were not randomized, largely (80% [152/190]) due to physiotherapist availability. Thirteen percent of recruitment weeks were lost due to physiotherapist staffing shortages. We highlight five key lessons learned: (1) prepare and anticipate site needs; (2) communicate regularly; (3) proactively analyse and act on process measure data; (4) develop contingency plans; (5) express appreciation to participating sites. CONCLUSIONS: Our analysis highlights the scope of relevant activities, rigorous training and monitoring, number and types of required personnel, and time required to conduct a multicentre ICU rehabilitation intervention trial. Our lessons learned can help others interested in implementing complex intervention trials, such as rehabilitation. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT02377830 . Registered prospectively on 4 March 2015.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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