More pilot trials could plan to use qualitative data: a meta-epidemiological study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pilot trials often use quantitative data such as recruitment rate and retention rate to inform the design and feasibility of a larger trial. However, qualitative data such as patient, healthcare provider, and research staff perceptions of an intervention may also provide insights for a larger trial. METHODS: As part of a larger study investigating the reporting of progression criteria in pilot studies, we sought to determine how often pilot studies planned to use qualitative data to inform the design and feasibility of a larger trial and the factors associated with plans to use qualitative data. We searched for protocols of pilot studies of randomized trials in PubMed between 2013 and 2017. RESULTS: We included 227 articles. Only 92 (40.5%; 95% confidence interval [CI] 34.1-47.2) reported plans to collect qualitative data. The factors associated with collecting qualitative data were large studies (defined as sample size ≥ 60; adjusted odds ratio [aOR] 2.77; 95% CI 1.47-5.23; p = 0.002) and studies from Europe (aOR 3.86; 95% CI 1.68-8.88; p = 0.001) compared to North America and the rest of the world. Pilot trials with pharmacological interventions were less likely to plan to collect qualitative data (aOR 0.20; 95% CI 0.07-0.58; p = 0.003). CONCLUSIONS: Qualitative data is not used enough in pilot trials. Large pilot trials, pilot trials from Europe, and pilot trials of non-pharmacological interventions are more likely to plan for qualitative data.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens large) Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Méta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large)Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,354 | 0,684 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle