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Enregistrement W4409556598 · doi:10.1093/bjs/znaf020

Endovascular treatment of peripheral arterial disease: Endo-STAR framework for the design, conduct, and reporting of trials

2025· article· en· W4409556598 sur OpenAlexaff
Ewa M. Zywicka, Andrew Moore, Christopher P. Twine, Christian‐Alexander Behrendt, Michel Bosiers, Marianne Brodmann, Edward Choke, Gert J. deBorst, Αθανάσιος Διαμαντόπουλος, Florian Enzmann, Alik Farber, Gary M. Ansel, Dario Gattuso, Gerard S. Goh, Goueffic Yann, Shirley Jansen, Mario Landini, Anne Lejay, Michael Lichtenberg, Matthew T. Menard, Peter Mezes, Joseph L. Mills, J. W. Nixon, Joakim Nordanstig, Kelly A. O’Connell, Baris Ata Ozdemir, Lorenzo Patrone, Sapna Puppala, Athanasios Saratzis, Eric A. Secemsky, Sigrid Nikol, Konstantinos Stavroulakis, Sabine Steiner, Martin Teraa, Isabelle Van Herzeele, Maarit Venermo, Ronélle Mouton, Robert J. Hinchliffe

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesNorth Bristol NHS TrustUniversity of BristolNational Institute for Health and Care ResearchUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation Trust
Mots-clésMedicinePsychological interventionDelphi methodRandomized controlled trialArterial diseaseIntervention (counseling)Clinical trialPhysical therapySurgeryVascular diseaseNursingPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Endovascular technologies continue to evolve to meet the large and growing burden of peripheral arterial disease. The overall quality of published RCTs in endovascular treatments for peripheral arterial disease is low, resulting in uncertainty over treatment effectiveness. The aim of this study was to develop a framework to improve the design, conduct, and reporting of future clinical trials for infrainguinal endovascular treatments of peripheral arterial disease. METHODS: The authors undertook the design, development, and pilot testing of a novel framework. The study comprised four distinct phases. Phase 1 represented the development of a preliminary framework using content analysis of endovascular interventions described in previously published RCTs. Phase 2 consisted of focus groups with key stakeholders to further develop, revise, and achieve initial consensus on the framework. Phase 3 corresponded to the creation of a modified Delphi questionnaire to achieve final consensus on the framework. Phase 4 included cognitive interviews with professionals designing or undertaking endovascular lower limb trials to pilot test the framework. RESULTS: Content analysis of 228 endovascular interventions from 112 RCTs identified six key themes, relevant to endovascular peripheral arterial disease interventions, for the framework: expertise; setting; anaesthesia; imaging; intervention components (access; crossing lesion; treating lesion (lesion preparation; intervention; intervention optimization; bailout intervention; and treatment of non-target lesions); and closure of artery); and pharmacological interventions. Further refinements were made to the framework as a result of feedback from three focus groups and a Delphi questionnaire. The framework deconstructs an endovascular intervention into its component parts. The final framework can be accessed at www.endo-star.com. Pilot testing evaluated comprehension, clarity, and completeness of interpretation. CONCLUSION: The Endo-STAR framework deconstructs endovascular interventions into their key component parts and has been designed and pilot tested to enhance the quality of RCTs of endovascular interventions in peripheral arterial disease. It may be used to assist in developing future trial protocols, the standardization of infrainguinal endovascular interventions, the monitoring of adherence to the trial protocol, and as a standardized reporting guideline.

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)0,793
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,671
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7930,671
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,017
Bibliométrie0,0200,016
Études des sciences et des technologies0,0100,029
Communication savante0,0280,013
Science ouverte0,0160,020
Intégrité de la recherche0,0210,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,189 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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