Developments in the Design, Conduct, and Reporting of Child Health Trials
Notice bibliographique
Résumé
To identify priority areas to improve the design, conduct, and reporting of pediatric clinical trials, the international expert network, Standards for Research (StaR) in Child Health, was assembled and published the first 6 Standards in Pediatrics in 2012. After a recent review summarizing the 247 publications by StaR Child Health authors that highlight research practices that add value and reduce research "waste," the current review assesses the progress in key child health trial methods areas: consent and recruitment, containing risk of bias, roles of data monitoring committees, appropriate sample size calculations, outcome selection and measurement, and age groups for pediatric trials. Although meaningful change has occurred within the child health research ecosystem, measurable progress is still disappointingly slow. In this context, we identify and review emerging trends that will advance the agenda of increased clinical usefulness of pediatric trials, including patient and public engagement, Bayesian statistical approaches, adaptive designs, and platform trials. We explore how implementation science approaches could be applied to effect measurable improvements in the design, conducted, and reporting of child health research.
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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 | 0,604 | 0,742 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».