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Enregistrement W4396765500 · doi:10.1097/j.pain.0000000000003249

Methods for pragmatic randomized clinical trials of pain therapies: IMMPACT statement

2024· review· en· W4396765500 sur OpenAlexaff
David Hohenschurz‐Schmidt, Dan Cherkin, Andrew S.C. Rice, Robert H. Dworkin, Dennis C. Turk, Michael P. McDermott, Matthew J. Bair, Lynn DeBar, Robert R. Edwards, Scott Evans, John T. Farrar, Robert D. Kerns, Michael C. Rowbotham, Ajay D. Wasan, Penney Cowan, McKenzie Ferguson, Roy Freeman, Jennifer S. Gewandter, Ian Gilron, Hanna Grol-Prokopczyk, Smriti Iyengar, Cornelia Kamp, Barbara I. Karp, Bethea A. Kleykamp, John D. Loeser, Sean Mackey, Richard Malamut, Ewan D McNicol, Kushang V. Patel, Kenneth E. Schmader, Lee Simon, Deborah J. Steiner, Christin Veasley, Jan Vollert

Notice bibliographique

RevuePain · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineStatement (logic)MEDLINEPhysical therapyInternal medicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Pragmatic, randomized, controlled trials hold the potential to directly inform clinical decision making and health policy regarding the treatment of people experiencing pain. Pragmatic trials are designed to replicate or are embedded within routine clinical care and are increasingly valued to bridge the gap between trial research and clinical practice, especially in multidimensional conditions, such as pain and in nonpharmacological intervention research. To maximize the potential of pragmatic trials in pain research, the careful consideration of each methodological decision is required. Trials aligned with routine practice pose several challenges, such as determining and enrolling appropriate study participants, deciding on the appropriate level of flexibility in treatment delivery, integrating information on concomitant treatments and adherence, and choosing comparator conditions and outcome measures. Ensuring data quality in real-world clinical settings is another challenging goal. Furthermore, current trials in the field would benefit from analysis methods that allow for a differentiated understanding of effects across patient subgroups and improved reporting of methods and context, which is required to assess the generalizability of findings. At the same time, a range of novel methodological approaches provide opportunities for enhanced efficiency and relevance of pragmatic trials to stakeholders and clinical decision making. In this study, best-practice considerations for these and other concerns in pragmatic trials of pain treatments are offered and a number of promising solutions discussed. The basis of these recommendations was an Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials (IMMPACT) meeting organized by the Analgesic, Anesthetic, and Addiction Clinical Trial Translations, Innovations, Opportunities, and Networks.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,661
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,319
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6610,319
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,007
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,191
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,401 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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