Enrolment patterns in a randomized controlled trial of probiotics in critically ill patients: a retrospective analysis of the PROSPECT trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding site-related factors that influence enrolment within multicenter randomized controlled trials (RCT) may help reduce trial delays and cost over-runs and prevent early trial discontinuation. In this analysis of PROSPECT (Probiotics: Prevention of Severe Pneumonia and Endotracheal Colonization Trial), we describe patient enrolment patterns and examine factors influencing site-based monthly enrolment. DESIGN: Retrospective analysis of a multicenter RCT. METHODS: The PROSPECT multicenter RCT enrolled patients in the main trial from July 2015 to March 2019. We documented site characteristics and trial metrics including data from the methods center tracking documents, site-level data at trial initiation, screening logs submitted by research coordinators, and prospectively collected case report forms. In this retrospective analysis of trial data, we analyzed enrolment patterns across sites using negative binomial regression to explore the association between monthly enrolment rate accounting for number of ICU beds, site characteristics, and trial metrics. RESULTS: Overall, 41 sites enrolling 2365 patients in the PROSPECT main trial were analyzed. After accounting for number of beds in each ICU, site launch early in the trial was associated with higher monthly enrolment rates, but time to first enrolment and research coordinator experience was not. We observed considerable variability in the number of active screening months and enrolment rates across sites. CONCLUSION: These findings highlight the complexity of recruitment dynamics in critical care RCTs and emphasize the need for tailored approaches to trial planning and execution. TRIAL REGISTRATION: PROSPECT (Probiotics: Prevention of Severe Pneumonia and Endotracheal Colonization Trial): NCT02462590 (registered June 2, 2015).
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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 | 0,386 | 0,598 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».