Top Ten Tips Palliative Care Clinicians Should Know About Designing a Clinical Trial in Palliative Care
Notice bibliographique
Résumé
The palliative care field is experiencing substantive growth in clinical trial-based research. Randomized controlled trials provide the necessary rigor and conditions for assessing a treatment's efficacy in a controlled population. It is therefore important that a trial is meticulously designed from the outset to ensure the integrity of the ultimate results. In this article, our team discusses ten tips on clinical trial design drawn from collective experiences in the field. These ten tips cover a range of topics that can prove challenging in trial design, from developing initial methodologies to planning sample size and powering the trial, as well as collaboratively navigating the ethical issues of trial initiation and implementation as a cohesive team. We aim to help new researchers design sound trials and continue to grow the evidence base for our specialty. The guidance provided here can be used independently or in addition to the ten tips provided by this team in a separate article focused on what palliative care clinicians should know about interpreting a clinical trial.
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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 | 0,251 | 0,616 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,020 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,014 |
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 ».