Managing work flow in high enrolling trials: The development and implementation of a sampling strategy in the PREPARE trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pragmatic trials in comparative effectiveness research assess the effects of different treatment, therapeutic, or healthcare options in clinical practice. They are characterized by broad eligibility criteria and large sample sizes, which can lead to an unmanageable number of participants, increasing the risk of bias and affecting the integrity of the trial. We describe the development of a sampling strategy tool and its use in the PREPARE trial to circumvent the challenge of unmanageable work flow. METHODS: Given the broad eligibility criteria and high fracture volume at participating clinical sites in the PREPARE trial, a pragmatic sampling strategy was needed. Using data from PREPARE, descriptive statistics were used to describe the use of the sampling strategy across clinical sites. A Chi-square test was performed to explore whether use of the sampling strategy was associated with a reduction in the number of missed eligible patients. RESULTS: 7 of 20 clinical sites (35%) elected to adopt a sampling strategy. There were 1539 patients excluded due to the use of the sampling strategy, which represents 30% of all excluded patients and 20% of all patients screened for participation. Use of the sampling strategy was associated with lower odds of missed eligible patients (297/4545 (6.5%) versus 341/3200 (10.7%) p < 0.001). CONCLUSIONS: Implementing a sampling strategy in the PREPARE trial has helped to limit the number of missed eligible patients. This sampling strategy represents a simple, easy to use tool for managing work flow at clinical sites and maintaining the integrity of a large trial.
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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 | 0,576 | 0,646 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».