Core outcome set for peripheral regional anesthesia research: a systematic review and Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/IMPORTANCE: There is heterogeneity among the outcomes used in regional anesthesia research. OBJECTIVE: We aimed to produce a core outcome set for regional anesthesia research. METHODS: We conducted a systematic review and Delphi study to develop this core outcome set. A systematic review of the literature from January 2015 to December 2019 was undertaken to generate a long list of potential outcomes to be included in the core outcome set. For each outcome found, the parameters such as the measurement scale, timing and definitions, were compiled. Regional anesthesia experts were then recruited to participate in a three-round electronic modified Delphi process with incremental thresholds to generate a core outcome set. Once the core outcomes were decided, a final Delphi survey and video conference vote was used to reach a consensus on the outcome parameters. RESULTS: Two hundred and six papers were generated following the systematic review, producing a long list of 224 unique outcomes. Twenty-one international regional anesthesia experts participated in the study. Ten core outcomes were selected after three Delphi survey rounds with 13 outcome parameters reaching consensus after a final Delphi survey and video conference. CONCLUSIONS: We present the first core outcome set for regional anesthesia derived by international expert consensus. These are proposed not to limit the outcomes examined in future studies, but rather to serve as a minimum core set. If adopted, this may increase the relevance of outcomes being studied, reduce selective reporting bias and increase the availability and suitability of data for meta-analysis in this area.
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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 | 0,434 | 0,495 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».