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Enregistrement W3199985912 · doi:10.21203/rs.3.rs-102043/v1

Patient and public involvement prior to trial initiation: lessons learnt for rapid partnership in the COVID-19 era.

2020· preprint· en· W3199985912 sur OpenAlexaff
Zahra Jamal, Alexander Perkins, Christopher Allen, Research Group, Richard D. Evans, Joanna Sturgess, Claire Snowdon, Tim Clayton, Diana Elbourne

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialMedicinePandemicTimelineProtocol (science)Medical educationAlternative medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicinePublic relationsPolitical sciencePathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Clinical trials are playing a critical role in the global public health response to the COVID-19 pandemic. Despite the increasing recognition of the value of PPI in clinical trials, just 20% of the COVID-19 research proposals reviewed by Research Ethics Committees in the UK at the start of the pandemic reported PPI. There is a perception that PPI might result in delays in delivering research and therefore delays in obtaining important results. In this paper, we report our experience of rapid PPI for a COVID-19 clinical trial. Methods: RAPID-19 is a COVID-19 clinical trial which was planned to be submitted for fast-track ethics review in the United Kingdom. During the development of the trial protocol, the PPI Panel at the London School of Hygiene & Tropical Medicine Clinical Trials Unit was involved in the design of the study. The meeting with the PPI Panel lasted just over one hour and was conducted by teleconference.Results: Although we only had a short period of time to explore the study with the PPI Panel, we were able to gain valuable insight into how the trial would be perceived by potential trial participants. Substantive changes were made to the trial to improve the acceptability of the research without compromising the study timelines. Having access to public contributors with relevant lived experience is an important resource for a Clinical Trials Unit and is critical for rapid PPI. The move to remote working due to lockdown required virtual discussions which helped to overcome some of the barriers to organising face-to-face meetings at short notice.Conclusions: PPI for clinical trials can be conducted in a time-efficient manner within the pressured environment of a pandemic. Involving PPI contributors at an early stage in protocol development maximised the opportunity to shape and influence the trial as well as limited potential delays which could occur if changes to the protocol had to be made at a later stage

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,359
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,506
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3590,506
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,012
Communication savante0,0260,036
Science ouverte0,0080,042
Intégrité de la recherche0,0200,042
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,009

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 Opus0,776
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,173 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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