Accuracy of Simulated Research Tasks by Community Hospitals Participating in a Multicenter Telemedicine Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aims: Clinical trials evaluating facility-to-facility telemedicine may include sites that have limited research experience. For the trial to be successful, these sites must correctly perform research-related tasks. This study aimed to determine whether health care professionals at community hospitals could accurately identify simulated study eligible patients and submit data to a research coordinating center. Methods: Twenty-seven community hospitals in the United States and Canada participated in this study. An electronic survey was sent to one designated health care professional at each site. The survey included a description of trial eligibility criteria and five written neonatal resuscitation scenarios. For each scenario, the participant determined whether the neonate was study eligible. One scenario required participants to submit 14 data elements to the coordinating center. Accuracy of study eligibility and data submission was summarized using standard descriptive statistics. Results: The survey response rate was 100% (27/27). Overall accuracy in determining study eligibility was 89% (120/135), and accuracy varied across the five scenarios (range 82–93%). Overall accuracy of data submission was 92% (310/336). Data were >95% accurate for 9 of the 14 data elements, with 100% accuracy achieved for 6 data elements. These results were used to clarify eligibility criteria, inform database design, and improve training materials for the subsequent clinical trial. Conclusions: Health care professionals at community hospitals accurately determined trial eligibility and submitted study data based on written clinical scenarios. Research teams conducting telemedicine trials with community hospitals should consider completing pre-trial simulation activities to identify opportunities for improving trial processes and materials.
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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 | 0,191 | 0,622 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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; 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 ».