Researchers’ perspectives on adverse event reporting in resistance training trials: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of our study were to understand researchers' current practices and perspectives on adverse event (AE) reporting in clinical trials of resistance training (RT) and to identify barriers and facilitators of AE reporting. We conducted web conference or telephone-based one-on-one semistructured interviews with 14 researchers who have published RT studies. We audio-recorded and transcribed the interviews and analyzed the data using the thematic framework method. Four themes were identified: (1) researchers lack guidance and/or motivation for rigorous AE reporting; (2) researchers who undertake AE reporting educate and value participants, use trained personnel, and implement standardized guidelines; (3) suboptimal implementation of existing AE reporting standards and the perception that available guidelines do not apply to exercise trials; and (4) acceptability and feasibility of an exercise-specific guide for AE reporting depend on its content and format. In conclusion, AE reporting methods in the field of exercise science do not align with best practice. Strategies to reduce inconsistent and suboptimal AE reporting in RT trials are urgently needed and could be based on the barriers and facilitators identified in this study.
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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 | 0,257 | 0,341 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».