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Enregistrement W3048708312 · doi:10.1186/s13063-020-04611-9

Cluster identification, selection, and description in cluster randomized crossover trials: the PREP-IT trials

2020· article· en· W3048708312 sur OpenAlexafffund
Sheila Sprague, Taryn Scott, Shannon Dodds, David Pogorzelski, Paula McKay, Anthony Harris, Amber Wood, Lehana Thabane, Mohit Bhandari, Samir Mehta, Greg E. Gaski, Christina Boulton, Francesc Marcano-Fernández, Ernesto Guerra-Farfán, Joan Hebden, Lyndsay M. O’Hara, Gerard P. Slobogean

Notice bibliographique

RevueTrials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesCanadian Institutes of Health ResearchPatient-Centered Outcomes Research InstitutePhysicians' Services Incorporated FoundationMcMaster UniversityHamilton Health SciencesU.S. Department of Defense
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinePsychological interventionCluster randomised controlled trialOrthopedic surgeryCluster (spacecraft)Crossover studyClinical trialPhysical therapySurgeryAlternative medicineInternal medicinePlaceboNursingPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In cluster randomized crossover (CRXO) trials, groups of participants (i.e., clusters) are randomly allocated to receive a sequence of interventions over time (i.e., cluster periods). CRXO trials are becoming more comment when they are feasible, as they require fewer clusters than parallel group cluster randomized trials. However, CRXO trials have not been frequently used in orthopedic fracture trials and represent a novel methodological application within the field. To disseminate the early knowledge gained from our experience initiating two cluster randomized crossover trials, we describe our process for the identification and selection of the orthopedic practices (i.e., clusters) participating in the PREP-IT program and present data to describe their key characteristics. METHODS: The PREP-IT program comprises two ongoing pragmatic cluster randomized crossover trials (Aqueous-PREP and PREPARE) which compare the effect of iodophor versus chlorhexidine solutions on surgical site infection and unplanned fracture-related reoperations in patients undergoing operative fracture management. We describe the process we used to identify and select orthopedic practices (clusters) for the PREP-IT trials, along with their characteristics. RESULTS: We identified 58 potential orthopedic practices for inclusion in the PREP-IT trials. After screening each practice for eligibility, we selected 30 practices for participation and randomized each to a sequence of interventions (15 for Aqueous-PREP and 20 for PREPARE). The majority of orthopedic practices included in the Aqueous-PREP and PREPARE trials were situated in level I trauma centers (100% and 87%, respectively). Orthopedic practices in the Aqueous-PREP trial operatively treated a median of 149 open fracture patients per year, included a median of 11 orthopedic surgeons, and had access to a median of 5 infection preventionists. Orthopedic practices in the PREPARE trial treated a median of 142 open fracture and 1090 closed fracture patients per year, included a median of 7.5 orthopedic surgeons, and had access to a median of 6 infection preventionists. CONCLUSIONS: The PREP-IT trials provide an example of how to follow the reporting standards for cluster randomized crossover trials by providing a clear definition of the cluster unit, a thorough description of the cluster identification and selection process, and sufficient description of key cluster characteristics. TRIAL REGISTRATION: Both trials are registered at ClinicalTrials.gov (A-PREP: NCT03385304 December 28, 2017, and PREPARE: NCT03523962 May 14, 2018).

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,065
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)0,0010,000

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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