HEROIC Trials to Answer Pragmatic Questions for Hospitalized Children
Notice bibliographique
Résumé
Although the number of randomized controlled trials (RCTs) published each year involving adult populations is steadily rising, the annual number of RCTs published involving pediatric populations has not changed since 2005. Barriers to the broader utilization of RCTs in pediatrics include a lower prevalence of disease, less available funding, and more complicated regulatory requirements. Although child health researchers have been successful in overcoming these barriers for isolated diseases such as pediatric cancer, common pediatric diseases are underrepresented in RCTs relative to their burden. This article proposes a strategy called High-Efficiency RandOmIzed Controlled (HEROIC) trials to increase RCTs focused on common diseases among hospitalized children. HEROIC trials are multicenter RCTs that pursue the rapid, low-cost accumulation of study participants with minimal burden for individual sites. Five key strategies distinguish HEROIC trials: (1) dispersed low-volume recruitment, in which a large number of sites (50-150 hospitals) enroll a small number of participants per site (2-10 participants per site), (2) incentivizing site leads with authorship, training, education credits, and modest financial support, (3) a focus on pragmatic questions that examine simple, widely used interventions, (4) the use of a single institutional review board, integrated consent, and other efficient solutions to regulatory requirements, and (5) scaling the HEROIC trial strategy to accomplish multiple trials simultaneously. HEROIC trials can boost RCT feasibility and volume to answer fundamental clinical questions and improve care for hospitalized children.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».