Reporting of key methodological and ethical aspects of cluster trials in hemodialysis require improvement: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The hemodialysis setting is suitable for trials that use cluster randomization, where intact groups of individuals are randomized. However, cluster randomized trials (CRTs) are complicated in their design, analysis, and reporting and can pose ethical challenges. We reviewed CRTs in the hemodialysis setting with respect to reporting of key methodological and ethical issues. Methods We conducted a systematic review of CRTs in the hemodialysis setting, published in English, between 2000 and 2019, and indexed in MEDLINE or Embase. Two reviewers extracted data, and study results were summarized using descriptive statistics. Results We identified 26 completed CRTs and five study protocols of CRTs. These studies randomized hemodialysis centers (n = 17, 55%), hemodialysis shifts (n = 12, 39%), healthcare providers (n = 1, 3%), and nephrology units (n = 1, 3%). Trials included a median of 28 clusters with a median cluster size of 20 patients. Justification for using a clustered design was provided by 15 trials (48%). Methods that accounted for clustering were used during sample size calculation in 14 (45%), during analyses in 22 (71%), and during both sample size calculation and analyses in 13 trials (42%). Among all CRTs, 26 (84%) reported receiving research ethics committee approval; patient consent was reported in 22 trials: 10 (32%) reported the method of consent for trial participation and 12 (39%) reported no details about how consent was obtained or its purpose. Four trials (13%) reported receiving waivers of consent, and the remaining 5 (16%) provided no or unclear information about the consent process. Conclusion There is an opportunity to improve the conduct and reporting of essential methodological and ethical issues in future CRTs in hemodialysis. Review Registration We conducted this systematic review using a pre-specified protocol that was not registered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,020 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».