Progression of Pilot Trials to Completed Randomized Controlled Trials in Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Well-designed pilot trials are essential in determining feasibility prior to initiating definitive randomized controlled trials (RCTs) and their implementation into clinical practice. The primary outcome of this study was to identify the number of pilot or feasibility studies in Plastic Surgery that progressed to a definitive RCT. Secondary outcomes included a) number of pilot studies expressing feasibility statements and outcomes and b) reporting quality. METHODS: MEDLINE, Embase, Web of Science, and clinicaltrials.gov were searched for all pilot RCTs and definitive RCTs in plastic surgery between 2012-2023. Pilot trials were matched to definitive RCTs by keyword, author, and citation report. Feasibility outcomes were presented using descriptive statistics. Reporting quality was evaluated using the Consolidated Standards of Reporting Trials 2010 randomized pilot and feasibility trials extension. RESULTS: Among 11,540 and 6035 citations screened in 2 separate literature searches, 171 pilot studies and 779 definitive RCTS were included, respectively. Ten (5.8%) pilot studies were associated with a completed RCT, 4 (2.3%) were in progress, and 2 (1.2%) were stopped. For studies that did not progress to a definitive RCT, "inadequate funding" (n = 11, 41.4%) was the most cited reason followed by "insufficient efficacy to justify study progression" (n = 5, 17.3%). The average reporting adherence to the Consolidated Standards of Reporting Trials items was 65.6% (SD 16). Fifty (29.2%) pilot RCTs reported a feasibility statement and 30 (17.5%) reported feasibility outcomes. CONCLUSIONS: Few pilot trials in plastic surgery progressed to a definitive RCT, and most did not present feasibility statements or outcomes. Pilot studies should precede RCTs and include clear feasibility statements and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,847 | 0,979 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,262 | 0,083 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».