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Enregistrement W4407331890 · doi:10.2196/56062

Proposal and Strategy for Nursing-Led Research: Protocol for an Unfunded Clinical Trial

2025· article· en· W4407331890 sur OpenAlexvenueno aff
Leticia Carmen Simón‐López, Ismael Ortuño‐Soriano, Raquel Luengo González, Paloma Posada‐Moreno, Ignacio Zaragoza‐García, Rubén Sánchez‐Gómez

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialAttendanceProtocol (science)NursingMedicineIntervention (counseling)Alternative medicinePsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical trials are known to provide cause-and-effect results and data with low levels of bias. However, a lack of funding for clinical trials, which are considered expensive, means that academic sponsors are rarely able to conduct them. Academic trials are considered highly relevant for the valuable results they provide for clinical questions. This is why initiatives to conduct unfunded clinical trials have been identified as an important issue to pay attention to in future studies. Therefore, we present our initiative through Rogers' theory, which is highlighted in the literature for diffusing innovative change across organizations. OBJECTIVE: The purpose of this paper was to describe our case regarding management for conducting a nonfunded nurse-led clinical trial based on our previous low-interventional clinical trial across a specific health organization and with nurses. METHODS: We conducted a low-intervention, nonexternally funded clinical trial using the human and material resources available on site. We managed our trial in a clinical trial unit where there were staff, sources, and ongoing commercial clinical trials. We conducted our trial based on an ongoing commercial trial, and, to do so, we needed behavioral changes. We relied on Rogers' theory, and we identified strengths and barriers to change by analyzing actors' characteristics, perceptions of the situation, motivation, and information. Afterward, we divided the staff according to their characteristics related to innovation and change into permanent staff (research staff with a culture of change) and nonpermanent staff (nursing staff with occasional attendance and resistance to change). First, we preselected only those nurses who were more aware of change (innovators and pioneers) to participate in our trial to avoid a massive rejection, and later, we asked others to join (late adopters). We followed Rogers' phases. For research staff who were aware of the funding, we focused on the "persuasion phase," while for nursing staff, we mixed the "knowledge and persuasion phases" and used pioneers and early adopters as a positive example for other nurses as well as nonfinancial incentives (persuasion). Our trial consisted of different methods of vein cannulation, which was performed in the ongoing commercial trial. Thus, the entire development of our low-interventional clinical trial was conducted without interfering at any point with the parallel commercial clinical trial. RESULTS: Our management allowed effective conduct of our study, and we met our aims without external funding and without ethical impact during the commercial clinical trial. Costs remained low, primarily because the major expenses were covered by the commercial clinical trial as an inherent part of its design. CONCLUSIONS: Our initiative to conduct a low-intervention clinical trial with no or limited funding was cost-effective. This initiative can be used by researchers with valuable academic research questions who do not have the external funding to conduct studies. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04027218; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04027218. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/56062.

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)0,275
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,289
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2750,289
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0200,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1150,054

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 Opus0,920
Tête enseignante GPT0,836
Écart entre enseignants0,084 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2025
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