MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396938746 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.11259

Prioritization of Randomized Clinical Trial Questions for Children Hospitalized With Common Conditions

2024· article· en· W4396938746 sur OpenAlexaff
Eric R. Coon, Corrie E. McDaniel, Natalia Paciorkowski, Meg Grimshaw, Elizabeth Frakes, Lilliam Ambroggio, Katherine A. Auger, Eyal Cohen, Matthew Garber, Peter J. Gill, Rebecca Jennings, Neha S. Joshi, JoAnna K. Leyenaar, Russell J. McCulloh, Matthew S. Pantell, Hadley S. Sauers‐Ford, Alan R. Schroeder, Rajendu Srivastava, Marie E. Wang, Karen M. Wilson, Sunitha V. Kaiser, Alex R. Kemper, Anna Heath, H. Barrett Fromme, Brittany Jennings, Caitlin E Wainscott, Christopher J. Russell, Charles E. McCulloch, Clota H Snow, Francisco Álvarez, Jack M. Percelay, Karee S Nicholson, Kayce M Morton, Magna Dias, Rachel Marek, Roger Wilcox, Sadie A Hyde, Sanjay Mahant, Yeelen Edwards

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinePopulationDelphi methodFamily medicineMEDLINEEnvironmental healthSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: There is a lack of randomized clinical trial (RCT) data to guide many routine decisions in the care of children hospitalized for common conditions. A first step in addressing the shortage of RCTs for this population is to identify the most pressing RCT questions for children hospitalized with common conditions. Objective: To identify the most important and feasible RCT questions for children hospitalized with common conditions. Design, Setting, and Participants: For this consensus statement, a 3-stage modified Delphi process was used in a virtual conference series spanning January 1 to September 29, 2022. Forty-six individuals from 30 different institutions participated in the process. Stage 1 involved construction of RCT questions for the 10 most common pediatric conditions leading to hospitalization. Participants used condition-specific guidelines and reviews from a structured literature search to inform their development of RCT questions. During stage 2, RCT questions were refined and scored according to importance. Stage 3 incorporated public comment and feasibility with the prioritization of RCT questions. Main Outcomes and Measures: The main outcome was RCT questions framed in a PICO (population, intervention, control, and outcome) format and ranked according to importance and feasibility; score choices ranged from 1 to 9, with higher scores indicating greater importance and feasibility. Results: Forty-six individuals (38 who shared demographic data; 24 women [63%]) from 30 different institutions participated in our modified Delphi process. Participants included children's hospital (n = 14) and community hospital (n = 13) pediatricians, parents of hospitalized children (n = 4), other clinicians (n = 2), biostatisticians (n = 2), and other researchers (n = 11). The process yielded 62 unique RCT questions, most of which are pragmatic, comparing interventions in widespread use for which definitive effectiveness data are lacking. Overall scores for importance and feasibility of the RCT questions ranged from 1 to 9, with a median of 5 (IQR, 4-7). Six of the top 10 selected questions focused on determining optimal antibiotic regimens for 3 common infections (pneumonia, urinary tract infection, and cellulitis). Conclusions and Relevance: This consensus statementhas identified the most important and feasible RCT questions for children hospitalized with common conditions. This list of RCT questions can guide investigators and funders in conducting impactful trials to improve care and outcomes for hospitalized children.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,337
Tête enseignante GPT0,663
Écart entre enseignants0,326 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA Network OpenMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207