Barriers, Solutions, and Opportunities for Adapting Critical Care Clinical Trials in the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Importance: The COVID-19 pandemic created unprecedented challenges for clinical trials worldwide, threatening premature closure and trial integrity. Every phase of research operations was affected, often requiring modifications to protocol design and implementation. Objectives: To identify the barriers, solutions, and opportunities associated with continuing critical care trials that were interrupted during the pandemic, and to generate suggestions for future trials. Design, Setting, and Participants: This mixed-methods study performed an explanatory sequential analysis involving a self-administered electronic survey and focus groups of principal investigators (PIs) and project coordinators (PCs) conducting adult and pediatric individual-patient randomized trials of the Canadian Critical Care Trials Group during the COVID-19 pandemic. Eligible trials were actively enrolling patients on March 11, 2020. Data were analyzed between September 2023 and January 2024. Main Outcomes and Measures: Importance ratings of barriers to trial conduct and completion, solutions employed, opportunities arising, and suggested strategies for future trials. Quantitative data examining barriers were analyzed using descriptive statistics. Data addressing solutions, opportunities, and suggestions were analyzed by qualitative content analysis. Integration involved triangulation of data sources and perspectives about 13 trials, synthesized by an interprofessional team incorporating reflexivity and member-checking. Results: A total of 13 trials run by 29 PIs and PCs (100% participation rate) were included. The highest-rated barriers (on a 5-point scale) to ongoing conduct during the pandemic were decisions to pause all clinical research (mean [SD] score, 4.7 [0.8]), focus on COVID-19 studies (mean [SD] score, 4.6 [0.8]), and restricted family presence in hospitals (mean [SD] score, 4.1 [0.8]). Suggestions to enable trial progress and completion included providing scientific leadership, implementing technology for communication and data management, facilitating the informed consent process, adapting the protocol as necessary, fostering site engagement, initiating new sites, streamlining ethics and contract review, and designing nested studies. The pandemic necessitated new funding opportunities to sustain trial enrollment. It increased public awareness of critical illness and the importance of randomized trial evidence. Conclusions and Relevance: While underscoring the vital role of research in society and drawing the scientific community together with a common purpose, the pandemic signaled the need for innovation to ensure the rigor and completion of ongoing trials. Lessons learned to optimize research procedures will help to ensure a vibrant clinical trials enterprise in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,211 | 0,430 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».