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Perception and acquaintance of stroke specialists on non-inferiority trials: An international survey

2024· article· en· W4404212288 sur OpenAlexaff
Aristeidis H. Katsanos, Vasileios‐Arsenios Lioutas, Laetitia Yperzeele, Teresa Ullberg, Linxin Li, Emily Ramage, Ivan Koltsov, Julia Shapranova, George Howard, Philip M. Bath, Maria Khan

Notice bibliographique

RevueJournal of Stroke and Cerebrovascular Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPerceptionPsychologyStroke (engine)Medical educationMedicineNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The adoption of non-inferiority trial designs for assessing new interventions in stroke treatment is on the rise. We designed a survey to assess stroke specialists' understanding and familiarity with non-inferiority trials and margins. METHODS: A brief web-based questionnaire was sent to the members of the World Stroke Organization (WSO). The median acceptable non-inferiority margins in different research settings provided by responders were summarized and reported according to the acquaintance of responders with non-inferiority trials. RESULTS: A total of 120 WSO members from 42 countries responded to the survey. Thirty-two percent (32 %) of respondents self-identified as being very familiar with non-inferiority trials, while 6 % identified as extremely familiar. When asked about the impact of non-inferiority trials on improving stroke patient care, 42 % rated it as high and 45 % as moderate. 83 % of responders reported that the findings of non-inferiority trials affect their clinical practice. Ease of administration, relative effect of the standard treatment, clinical implications of inappropriately introducing the new treatment, availability, price, ease of storage and shipping were all considered as factors that should influence the size of the non-inferiority margin. The magnitude and variability of acceptable non-inferiority margins were seen to decrease as the acquaintance of responders with non-inferiority trials increased. CONCLUSION: Although responders acknowledge the importance of non-inferiority trials, most have limited acquaintance with this research design. Educational activities are needed to enhance literacy in non-inferiority trials and the interpretation of non-inferiority margins.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,296 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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