Control intervention design for preclinical and clinical trials: Consensus-based core recommendations from the third Stroke Recovery and Rehabilitation Roundtable
Notice bibliographique
Résumé
Control comparator selection is a critical trial design issue. Preclinical and clinical investigators who are doing trials of stroke recovery and rehabilitation interventions must carefully consider the appropriateness and relevance of their chosen control comparator as the benefit of an experimental intervention is established relative to a comparator. Establishing a strong rationale for a selected comparator improves the integrity of the trial and validity of its findings. This Stroke Recovery and Rehabilitation Roundtable (SRRR) taskforce used a graph theory voting system to rank the importance and ease of addressing challenges during control comparator design. "Identifying appropriate type of control" was ranked easy to address and very important, "variability in usual care" was ranked hard to address and of low importance, and "understanding the content of the control and how it differs from the experimental intervention" was ranked very important but not easy to address. The CONtrol DeSIGN (CONSIGN) decision support tool was developed to address the identified challenges and enhance comparator selection, description, and reporting. CONSIGN is a web-based tool inclusive of seven steps that guide the user through control comparator design. The tool was refined through multiple rounds of pilot testing that included more than 130 people working in neurorehabilitation research. Four hypothetical exemplar trials, which span preclinical, mood, aphasia, and motor recovery, demonstrate how the tool can be applied in practice. Six consensus recommendations are defined that span research domains, professional disciplines, and international borders.
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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 | 0,739 | 0,805 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,023 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,027 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».