Assessment of Usefulness of Randomized Control Trials in Child Health Research Published in 2007 and 2017
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine how clinical usefulness in pediatric research with randomized controlled trials (RCTs) has changed over a 10-year period via a research usefulness tool composed of unique clinical usefulness criteria. STUDY DESIGN: We leveraged a pre-existing sample of child health RCTs published in 2007, used by our team in a previous study. Using the same methods, a research librarian executed a literature search in the Cochrane Central Register of Controlled Trials for the 2017 cohort. We included the first 300 eligible citations from the randomly ordered list for each year, creating two cohorts of 300 publications each, 1 in 2007 and 1 in 2017. Each publication was analyzed and data regarding primary and secondary outcomes, as well as 11 unique criteria of clinical usefulness, were extracted. Each publication was then graded using a tool created by our research team. After quality review, statistical analysis was then performed. RESULTS: Six hundred pediatric RCT publications were included in this review. The mean score increased from 6.07 in 2007 to 9.20 in 2017 (P < .001). Usefulness factors that saw the largest increase in reporting were context placement, funding statements, and conflict of interest statements, while patient centeredness, value for money, and raw data availability remained infrequently reported. CONCLUSION: Our results demonstrate that clinical usefulness of pediatric research improved over this 10-year period, but there are still areas that need a great deal of improvement in order to maximize clinical usefulness and reduce research waste.
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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 | 0,591 | 0,876 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,071 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,012 |
| 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 ».