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Enregistrement W4412619971 · doi:10.1139/apnm-2024-0490

Adverse event reporting in exercise studies of resistance training (AERIES-RT) recommendations and toolkit: a modified Delphi process

2025· article· en· W4412619971 sur OpenAlexaffvenueabout
Rasha El-Kotob, Justin R. Pagcanlungan, B. Catharine Craven, Catherine Sherrington, Marina Mourtzakis, Lora Giangregorio

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensResearch Institute for AgingInstitute for Work & HealthUniversity of TorontoUniversity Health NetworkOntario Drug Policy Research NetworkToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistDelphi methodDelphiMedicineMedical educationFamily medicinePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to adapt existing adverse event (AE) reporting guidelines and develop AE Reporting In Exercise Studies of Resistance Training (AERIES-RT) recommendations and toolkit. We conducted purposeful and convenience sampling to identify researchers who published resistance training (RT) trials. We invited 80 research scientists to participate in a modified Delphi consensus process. Nineteen researchers from six countries (Canada, USA, UK, Australia, Greece, and Puerto Rico) agreed to participate. We drafted adapted AE-reporting recommendations informed by interviewing participants with common health conditions who experienced AEs after RT ( n = 12), and researchers who published RT trials ( n = 14). These recommendations were turned into a survey that was distributed electronically to the Delphi participants for rating. We conducted three rounds of voting until there was consensus (criterion: minimum 74% agreement) on each recommendation. All 19 participants responded to the three survey rounds (100% response rate). After each round, the recommendations were revised based on the participants’ feedback. For the first round, ten of 24 recommendations did not meet the criterion for consensus. For the second round, one of 28 recommendations did not meet the criterion for consensus. For the final round, the remaining recommendation met the criterion for consensus. The agreed upon recommendations were used to develop the AERIES-RT toolkit including a checklist, template AE reporting form, and a decision tree. Our modified e-Delphi consensus process resulted in developing the AERIES-RT toolkit that researchers can use to improve the frequency and accuracy of AE reporting in RT trials.

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)0,630
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,477
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6300,477
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0120,007
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0060,022
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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