The impact of COVID-19 restrictions on participant enrollment in the PREPARE trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: At the initiation of the COVID-19 pandemic, restrictions forced researchers to decide whether to continue their ongoing clinical trials. The PREPARE (Pragmatic Randomized Trial Evaluating Pre-Operative Alcohol Skin Solutions in Fractured Extremities) trial is a pragmatic cluster-randomized crossover trial in patients with open and closed fractures. PREPARE was enrolling over 200 participants per month at the initiation of the pandemic. We aim to describe how the COVID-19 research restrictions affected participant enrollment. Methods: The PREPARE protocol permitted telephone consent, however, sites were obtaining consent in-person. To continue enrollment after the initiation of the restrictions participating sites obtained ethics approval for telephone consent scripts and the waiver of a signature on the consent form. We recorded the number of sites that switched to telephone consent, paused enrollment, and the length of the pause. We used t-tests to compare the differences in monthly enrollment between July 2019 and November 2020. Results: All 19 sites quickly implement telephone consent. Fourteen out of nineteen (73.6%) sites paused enrollment due to COVID-19 restrictions. The median length of enrollment pause was 46.5 days (range, 7-121 days; interquartile range, 61 days). The months immediately following the implementation of restrictions had significantly lower enrollment. Conclusion: A pragmatic design allowed sites to quickly adapt their procedures for obtaining informed consent via telephone and allowed for minimal interruptions to enrollment during the pandemic.
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.
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 | 0,040 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle