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Enregistrement W3037535715 · doi:10.2196/18857

Development of an International, Multicenter, Hyperbaric Oxygen Treatment Registry and Research Consortium: Protocol for Outcome Data Collection and Analysis

2020· article· en· W3037535715 sur OpenAlexvenueno aff
Nicole P. Harlan, Judy Ptak, Judy R. Rees, Devin R Cowan, Abigail M. Fellows, Judith A Kertis, Pamela M Hannigan, Janet L. Peacock, Jay C. Buckey

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAudrey and Theodor Geisel School of Medicine at DartmouthDartmouth College
Mots-clésMedicineOutcome (game theory)Electronic data captureClinical trialSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Hyperbaric oxygen (HBO2)—oxygen at pressures higher than atmospheric—is approved for 14 indications by the Undersea and Hyperbaric Medical Society. HBO2’s main effect is to increase oxygen content in plasma and body tissues, which can counteract hypoxia or ischemia. Laboratory studies show that HBO2 has effects beyond relieving hypoxia (eg, promoting angiogenesis in irradiated tissue, anti-inflammatory effects, radiosensitization of tumors, hypoxia preconditioning, and fungal growth inhibition) and has potential to treat conditions such as inflammatory bowel disease and pyoderma gangrenosum. Lack of consistently collected outcome data on a large cohort of individuals receiving HBO2 therapy limits its use for both established and new indications. A course of therapy often involves 30-40 visits to a hyperbaric chamber, so the number of patients seen at any given center is constrained by chamber capacity. As a result, published HBO2 outcome data tend to be from small case series because few patients with a particular condition are treated at a given center. To solve this problem, a registry that collects and pools data systematically from multiple institutions has been established. Objective The aim of this study is to collect consistent outcome data across multiple hyperbaric centers to assess treatment effectiveness and establish a research consortium. Methods A consortium of hyperbaric centers who have agreed to collect consistent outcome data on all patients seen has been assembled. Data are collected at each participating center using Research Electronic Data Capture (REDCap), a web-based, data collection system used frequently for research. Standard outcome measures have been defined for each condition, which are programmed into the REDCap data collection templates. Governance is through a consortium agreement that defines data security, data sharing, publications, liability, and other issues. Centers obtain Institutional Review Board (IRB) and ethics approval to participate, either from their own institutions or by relying on the IRB at the coordinating center at Dartmouth College. Dissemination will occur through a yearly report and by publications based on the data in the registry. Results Early results from some common indications show significant pretreatment to posttreatment changes. Additional indications and outcome measures are being added using the procedures outlined in the consortium agreement. Conclusions The registry collects consistent outcome information for a therapy that needs further study and a stronger evidence base. It also overcomes the challenge of collecting data from an adequate number of patients for both established and emerging indications by combining data collection from multiple centers. The data entry requirements should be within the capabilities of existing staff at any given hyperbaric center. By using REDCap, the registry can be expanded to include detailed information on particular indications and long-term follow-up on selected patients without significantly increasing the basic data entry requirements. Through the registry, a network of enrolled hyperbaric centers has been established that provides the basis for a clinical trial network. International Registered Report Identifier (IRRID) DERR1-10.2196/18857

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,555
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,065 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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