A Scoping Review on the Attributes of Cluster Randomized Controlled Trials in Long-Term Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Cluster randomized trial design, where groups of participants are randomized instead of individual participants, is increasingly being used in long-term care research. The purpose of this review was to determine the characteristics of cluster randomized trials in long-term care facilities. A medical librarian conducted the literature search. Two independent reviewers reviewed each paper. Studies were included if the design was cluster randomized and participants were from long-term care facilities. For each included study, two independent data extractors captured data on study attributes, including: journal, location, year published, author discipline, funding, methodology, number of participants, and intervention target. The literature search yielded 7,679 unique studies, with 195 studies meeting the selection criteria and being included for data extraction. The included studies were published between 1976 and 2017, with 53% of studies published after 2009. The term cluster randomized was in the title of only 45% of the studies. The studies were conducted worldwide; the United States had the largest number of studies (23%), followed by the United Kingdom (18%). Ten percent of studies were published in journals with an impact factor >10. The most frequent discipline of the first and last authors was medicine (34%), followed by nursing (17%). Forty-nine percent of the studies had government funding, while only 20% had medical industry funding. In studies with <1000 residents, 85% of the studies obtained consent from the resident and/or their proxy, while in studies with ≥ 1000 residents, it was 31%. The most frequent intervention targets were infection (13%), falls/fracture (13%), and behavior/physical restraint (13%). Cluster randomized controlled trials in long-term care have a unique set of characteristics. Results of this review will provide guidance to researchers conducting studies in long-term care facilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».