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Enregistrement W4400839665 · doi:10.1016/j.jclinepi.2024.111469

Characteristics, consent patterns, and challenges of randomized trials using the Trials within Cohorts (TwiCs) design - A scoping review

2024· review· en· W4400839665 sur OpenAlexaff
Alain Amstutz, Christof Schönenberger, Benjamin Speich, Alexandra Griessbach, Johannes M. Schwenke, Jan Glasstetter, Sophie James, Helena M. Verkooijen, Beverley Jane Nickolls, Clare Relton, Lars G. Hemkens, Frédérique Chammartin, Felix Gerber, Niklaus Daniel Labhardt, Stefan Schandelmaier, Matthias Briel

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesBotnar Research Centre for Child Health, University of BaselNeuroscience Center Zurich, University of ZurichRising Tide Foundation for Clinical Cancer ResearchSwiss Re FoundationNational Science FoundationJanggen-Pöhn-StiftungNational Institute for Health and Care ResearchUniversität BaselSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésRandomized controlled trialInformed consentResearch designExternal validityClinical study designMedicineMEDLINEAlternative medicineClinical trialMedical physicsPsychologySurgerySocial psychologyStatisticsPathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Trials within Cohorts (TwiCs) is a pragmatic design approach that may overcome frequent challenges of traditional randomized trials such as slow recruitment, burdensome consent procedures, or limited external validity. This scoping review aims to identify all randomized controlled trials using the TwiCs design and to summarize their design characteristics, ways to obtain informed consent, output, reported challenges and mitigation strategies. STUDY DESIGN AND SETTING: Systematic search of Medline, Embase, Cochrane, trial registries and citation tracking up to December 2022. TwiCs were defined as randomized trials embedded in a cohort with postrandomization consent for the intervention group and no specific postrandomization consent for the usual care control group. Information from identified TwiCs was extracted in duplicate from protocols, publications, and registry entries. We analyzed the information descriptively and qualitatively to highlight methodological challenges and solutions related to nonuptake of interventions and informed consent procedure. RESULTS: We identified a total of 46 TwiCs conducted between 2005 and 2022 in 14 different countries by a handful of research groups. The most common medical fields were oncology (11/46; 24%), infectious diseases (8/46; 17%), and mental health (7/46; 15%). A typical TwiCs was investigator-initiated (46/46; 100%), publicly funded (36/46; 78%), and recruited outpatients (27/46; 59%). Excluding eight pilot trials, only 16/38 (42%) TwiCs adjusted their calculated sample size for nonuptake of the intervention, anticipating a median nonuptake of 25% (interquartile range 10%-32%) in the experimental arm. Seventeen TwiCs (45%) planned analyses to adjust effect estimates for nonuptake. Regarding informed consent, we observed three patterns: 1) three separate consents for cohort participation, randomization, and intervention (17/46; 37%); 2) combined consent for cohort participation and randomization and a separate intervention consent (10/46; 22%); and 3) consent only for cohort participation and intervention (randomization consent not mentioned; 19/46; 41%). CONCLUSION: Existing TwiCs are globally scattered across a few research groups covering a wide range of medical fields and interventions. Despite the potential advantages, the number of TwiCs remains small. The variability in consent procedures and the possibility of substantial nonuptake of the intervention warrants further research to guide the planning, implementation, and analysis of TwiCs.

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)0,861
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,983
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8610,983
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0980,012
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,011
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 Opus0,972
Tête enseignante GPT0,767
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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