Sample Size of Trials Investigating the Impact of Point‐of‐Care Ultrasound‐Guided Strategies on Patient Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Point-of-care ultrasound (POCUS) is increasingly utilized for bedside diagnosis and management in diverse clinical contexts. However, the design of randomized controlled trials (RCTs) evaluating the impact of POCUS-guided strategies on clinical outcomes presents significant challenges. This study aims to explore the assumptions underlying sample size estimation in POCUS-guided trials and assess the adequacy of sample sizes in published trials through a systematic review. We performed a sample size analysis considering varying rates of POCUS-induced management changes and plausible effect sizes on binary and continuous patient-centered outcomes. Additionally, a systematic review of PubMed was conducted to identify RCTs comparing POCUS-guided management to usual care, extracting data on planned and actual sample sizes and justifications for sample size decisions. Sample size estimations revealed a substantial dependence on the proportion of participants experiencing management changes due to POCUS findings. For example, achieving adequate power in a trial with a moderate effect size requires over 1000 participants if POCUS alters management in 50% of cases. Our review included 25 RCTs, with a median sample size of 206 participants (interquartile range 122-250). Only 68% of trials reported sample size justifications, and 41% failed to meet planned recruitment targets, primarily due to recruitment challenges and other logistical barriers. Most trials investigating POCUS-guided strategies are underpowered, underscoring the need for realistic sample size estimations that consider the rate of POCUS-induced management changes and anticipated effect sizes. Future trials should incorporate pilot phases and innovative designs to optimize feasibility and power.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,332 | 0,619 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».