Reflections on the challenges of conducting an international multicentre randomized controlled trial of balance training in addition to pulmonary rehabilitation and its impact on fall incidence in people with COPD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pulmonary rehabilitation (PR) is accepted as standard care for individuals with COPD. We conducted an international, multi-centred randomized controlled trial (RCT) to determine if adding balance training to PR would reduce the incidence of falls in people with COPD. While there have been many trials investigating the effectiveness of PR, few have involved international collaboration. Successful execution of rehabilitation trials requires a significant investment of time, staffing, and resources. With the recent completion of the Balance Training for Fall Reduction in COPD RCT, we report on the design, implementation, and execution of our trial using project management phases. We also highlight our lessons learned for consideration in future multi-centre rehabilitation trials. METHODS: This was a retrospective review of the planning, preparation, timelines, and personnel training involved in the execution of this study using four of the five project management phases described by Farrell et al. in 2010: (1) initiation, (2) planning, (3) execution, and (4) monitoring and controlling. We report descriptive statistics as percentages and counts and summarize our lessons learned. RESULTS: Ten outpatient PR programs in three continents participated. Thirty-one personnel worked on the trial across all sites. Enrolment began in January 2017 and was suspended in March 2020 due to the COVID-19 pandemic. Approximately 1275 patients were screened, 455 (36%) were eligible, 258 (57%) consented, 243 (53%) participated, and 130 (61%) completed the 12-month follow-up assessment. Lessons learned through our experience included (1) ensuring awareness of funder policies and considering the impact on collaborating sites; (2) preparing for the possibility of human resource and program disruptions; (3) anticipating site dropout and having a contingency plan in place; (4) planning and monitoring process measure data before, during, and after trial initiation; (5) ensuring frequent and consistent communication with and between collaborating sites; (6) maximizing features of database platform to ensure data set completeness and controlled data access; and (7) identifying strategies for increasing patient engagement in a high-demand study. CONCLUSIONS: We identify seven lessons learned through our experience conducting an international, multicentre rehabilitation-based RCT. These lessons can provide guidance to other trialists conducting studies with similar logistics and may assist with future trial planning and implementation.
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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 | 0,711 | 0,816 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».