Improving Efficiency of Clinical Studies Using a Total Digital Approach: Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In general, most clinical studies have long recruitment periods. Signing the informed consent is particularly time-consuming when the participant must meet physically with the researchers. Therefore, introducing fully web-based techniques with the use of eAuthentication (BankID) and new digital electrocardiogram (ECG) monitoring could speed up inclusion time, increase adherence, and also reach out to more remote regions. OBJECTIVE: The objectives of this study were to explore whether inclusion of a large number of participants could be realized quickly by using a total digital approach both for information and signing of informed consent, along with ECG monitoring and instant feedback on a mobile device. We also explored whether this approach can increase adherence in registration of ECG recordings and answering questionnaires, and if it would result in a more geographically uniform distribution of participants covering a wide age span. METHODS: Women with palpitations were intensively studied over 2 months by means of a handheld ECG monitoring device (Coala Heart Monitor). The device connects to a smartphone or tablet, which allows the participants to obtain the results immediately. Recruitment, study information, and signing the informed consent form with the help of BankID were performed in a completely digital manner. RESULTS: Between March and May 2018, 2424 women indicated their interest in participating in the study. On June 19, 2018, presumptive participants were invited to log in and register. After 25 days, 1082 women were included in the study; among these, 1020 women fulfilled the inclusion criteria, 913 of whom completed all phases of the study: recording ECG using the handheld device, completion of the prestudy questionnaires, and completion of the poststudy questionnaires 2 months after the ECG recordings. The dropout rate was 9%. In total, 101,804 ECG recordings were made. The mean age was 56 (SD 11) years (range 21-88 years) and 35 participants were 75 years or older. The participants were evenly distributed between living in the countryside and in cities. CONCLUSIONS: Total digital inclusion recruitment of 1082 participants was achieved in only 25 days, and resulted in a good geographical distribution, excellent adherence, and ability to reach a vast age span, including elderly women. Studies using a total digital design would be particularly appealing during a pandemic since physical contact should be avoided as much as possible. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN22495299; http://www.isrctn.com/ISRCTN22495299.
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 | 0,035 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».