SPIRIT extension and elaboration for n-of-1 trials: SPENT 2019 checklist
Notice bibliographique
Résumé
Randomised clinical trials are the preferred method for establishing average intervention effects for groups. Using key methodological elements of these trials, n-of-1 trials provide rigorous evidence of intervention effects for individuals. N-of-1 trials are particularly useful for situations where randomised clinical trials are not always feasible or appropriate, such as for individuals with rare diseases, comorbid conditions, or using concurrent treatments. N-of-1 trials enhance precision when intervention effects are heterogeneous between individuals. Here, we describe an extension to the SPIRIT (standard protocol items: recommendations for interventional trials) guideline, SPENT (SPIRIT extension for n-of-1 trials), to improve the completeness and transparency of n-of-1 trial protocols. SPENT is also aligned with the CONSORT (consolidated standards of reporting trials) extension for n-of-1 trials (CENT). The guideline development group followed the development strategy for reporting guidelines endorsed by the EQUATOR Network. SPENT began with a systematic review for n-of-1 protocol recommendations. After analysis to identify possible SPENT items, a three round Delphi process was implemented, with international participation involving researchers, patient advocates, and other stakeholders. This was followed by in-person meetings and email discussion of the SPENT group to achieve consensus. SPENT has 14 extension items specific to n-of-1 trials, a checklist for n-of-1 trial protocol abstracts, and additional guidance for eight SPIRIT items where trialists could encounter issues specific to n-of-1 trials. This paper describes the rationale and development process, and provides examples and explanations for each SPENT checklist item.
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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 | 0,287 | 0,510 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,020 |
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 ».