Scoping review and characteristics of publicly available checklists for assessing clinical trial feasibility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Whether there is sufficient capacity and capability for the successful conduct and delivery of a clinical trial should be assessed by several stakeholders according to transparent and evidence-based criteria during trial planning. For this openly shared, user-tested, and validated tools are necessary. Therefore, we systematically examined the public availability and content of checklists which assess the study-level feasibility in the planning phase of clinical trials. Methods In our scoping review we systematically searched Medline, EMBASE, and Google (last search, June 2021). We included all publicly available checklists or tools that assessed study level feasibility of clinical trials, examined their content, and checked whether they were user-tested or validated in any form. Data was analysed and synthesised using conventional content analysis. Results A total of 10 publicly available checklists from five countries were identified. The checklists included 48 distinct items that were classified according to the following seven different domains of clinical trial feasibility: regulation, review and oversight; participant recruitment; space, material and equipment; financial resources; trial team resources; trial management; and pilot or feasibility studies. None of the available checklists appeared to be user-tested or validated. Conclusions Although a number of publicly available checklists to assess the feasibility of clinical trials exist, their reliability and usefulness remain unclear. Openly shared, user-tested, and validated feasibility assessment tools for a better planning of clinical trials are lacking.
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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 | 0,509 | 0,817 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,061 | 0,058 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».