Monitoring and auditing protocol adherence, data integrity and ethical conduct of a randomized clinical trial: A case study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To categorize, quantify and interpret findings documented in feedback letters of monitoring or auditing visits for an investigator-initiated, peer-review funded multicenter randomized trial testing probiotics for critically ill patients. MATERIALS & METHODS: In 37 Canadian centers, monitoring and auditing visits were performed by 3 trained individuals; findings were reported in feedback letters. At trial termination, we performed duplicate content analysis on letters, categorizing observations first into unique findings, followed by 10 pre-determined trial quality management domains. We further classified each observation into a) missing operational records, b) errors in process, and potential threats to c) data integrity, d) patient privacy or e) safety. RESULTS: Across 37 monitoring or auditing visits, 75 unique findings were categorized into 10 domains. Most frequently, observations were in domains of training documentation (180/566 [32%]) and the informed consent process (133/566 [23%]). Most observations were missing operational records (438/566 [77%]) rather than errors in process (128/566 [23%]). Of 75 findings, 13 (62/566 observations [11%]) posed a potential threat to data integrity, 1 (1/566 observation [0.18%]) to patient privacy, and 9 (49/566 observations [8.7%]) to patient safety. CONCLUSIONS: Monitoring and auditing findings predominantly concerned missing documentation with minimal threats to data integrity, patient privacy or safety. TRIAL REGISTRATION: PROSPECT (Probiotics: Prevention of Severe Pneumonia and Endotracheal Colonization Trial): NCT02462590.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,055 | 0,374 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».