Master protocol for a series of cohort-based randomized controlled trials to test tools to communicate research results to study participants and others with relevant lived experience: the SPIN-CLEAR Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research results are often not communicated to study participants or others with relevant lived experience. Effective communication of research results would help study participants understand their contribution to research and could improve trust in research and likelihood of research participation. Few randomized controlled trials (RCTs), however, have compared the effectiveness of research communication tools, and it is not known which tools work best for different people. We will conduct the Scleroderma Patient-centered Intervention Network-Communicating Latest Evidence and Results (SPIN-CLEAR) trial series via the multi-national SPIN Cohort to compare tool effectiveness. Primary objectives of each RCT will be to compare tools based on (1) information completeness, (2) understandability, and (3) ease of use. We will additionally evaluate comprehension of key aspects of disseminated research; likelihood that participants would enroll in a similar future study; and, for all primary and secondary outcomes, outcomes by participant characteristics (gender, age, race or ethnicity, country, language, education level, health literacy). METHODS: An advisory team of people with systemic sclerosis (SSc, also known as scleroderma) participated in developing research questions, selecting outcomes, and designing the series of parallel-arm RCTs that will each compare two or more tools or tool variations to a plain-language summary comparator; the common comparator will facilitate across-trial comparisons. In each RCT, people with SSc and researchers will select a recent SSc research study to disseminate. Tools will be developed by experienced tool developers and people with SSc. SPIN Cohort participants (current N eligible = 1522 from 50 SPIN sites in Australia, Canada, France, UK, USA) and additional participants recruited via social media and patient organization partners who consent to participate will be randomized to a dissemination tool or plain-language summary comparator and complete outcomes. Analyses will be intent-to-treat and use linear regression models. DISCUSSION: Each trial in the planned series of trials will build upon knowledge from previous trials. Results will contribute to the evidence base on how to best disseminate results to study participants and others with relevant lived experience. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06373263. Registered on April 17, 2024 (first trial in series).
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | low |
| gpt | MétarechercheCommunication savante Domaine: Présentation des résultats · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | medium |
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 | 0,184 | 0,418 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».