A Randomized Controlled Trial of Behavioral Nudges to Improve Enrollment in Critical Care Trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Low and slow patient enrollment remains a barrier to critical care randomized controlled trials (RCTs). Behavioral economic insights suggest that nudges may address some enrollment challenges. Objectives To evaluate the efficacy of a novel preconsent survey consisting of nudges on critical care RCT enrollment. Methods We conducted an RCT in 10 intensive care units (ICUs) among surrogate decision-makers (SDMs). The novel multicomponent behavioral nudge survey was administered immediately before soliciting SDMs’ informed consent for their patients’ participation in a sham trial of two mechanical ventilation weaning approaches in acute respiratory failure. The primary outcome was the enrollment rate for the sham trial. Secondary outcomes included undue and unjust inducements. We also explored SDM and patient predictors of enrollment using multivariate regression. Results Among 182 SDMs, 93 were randomized to receive the intervention survey and 89 to receive standard informed consent. There was no statistically significant difference in enrollment rates between the intervention (29%) and standard consent (34%) groups (percentage difference, 5%; 95% confidence interval [CI], −9% to 18%; P = 0.50). There was no evidence of undue or unjust inducement. White SDMs were more likely to enroll the patient compared with non-white SDMs (odds ratio, 3.7; 95% CI, 1.1 to 12.2; P = 0.03). SDMs who perceived a higher risk of participation were less likely to enroll the patient (odds ratio, 0.57; 95% CI, 0.46 to 0.71; P < 0.001). Conclusions A preconsent behavioral nudge survey among SDMs of patients with acute respiratory failure in the ICU did not increase enrollment rates for a sham RCT compared with standard informed consent procedures. Clinical trial registered with ClinicalTrials.gov (NCT03284359).
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 | 0,064 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».