Patient and public involvement in pragmatic trials: online survey of corresponding authors of published trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are few data on patient and public involvement (PPI) in pragmatic trials. We aimed to describe the prevalence and nature of PPI within pragmatic trials, describe variation in prevalence of PPI by trial characteristics and compare prevalence of PPI reported by trial authors to that reported in trial publications. METHODS: We applied a search filter to identify pragmatic trials published from 2014 to 2019 in MEDLINE. We invited the corresponding authors of pragmatic trials to participate in an online survey about their specific trial. RESULTS: Of 3163 authors invited, 2585 invitations were delivered, 710 (27.5%) reported on 710 unique trials and completed the survey; 334 (47.0%) conducted PPI. Among those who conducted PPI, for many the aim was to increase the research relevance (86.3%) or quality (76.5%). Most PPI partners were engaged at protocol development stages (79.1%) and contributed to the co-design of interventions (70.9%) or recruitment or retention strategies (60.5%). Patient and public involvement was more common among trials involving children, trials conducted in the United Kingdom, cluster randomized trials, those explicitly labelled as "pragmatic" in the study manuscript, and more recent trials. Less than one-quarter of trials (22.8%) that reported PPI in the survey also reported PPI in the trial manuscript. INTERPRETATION: Nearly half of trialists in this survey reported conducting PPI and listed several benefits of doing so, but researchers who did not conduct PPI often cited a lack of requirement for it. Patient and public involvement appears to be significantly underreported in trial publications. Consistent and standardized reporting is needed to promote transparency about PPI methods, outcomes, challenges and benefits.
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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 | 0,064 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».