A scoping review on two-stage randomized preference trial in the field of mental health and addiction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Randomized Controlled Trial is the most rigorous study design to test the efficacy and effectiveness of an intervention. Patient preference may negatively affect patient performance and decrease the generalizability of a trial to clinical population. Patient preference trial have particular implications in the field of mental health and addiction since mental health interventions are generally complex, blinding of intervention is often difficult or impossible, patients may have strong preference, and outcome measures are often subjective patient self-report which may be greatly influenced if patient’s preference did not match with the intervention received. Methods In this review, we have surveyed the application of two-stage randomized preference trial with focus on studies in the field of mental health and addiction. The study selection followed the guideline provided by Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews. Results Six two-stage randomized preference trials (ten publications) have been identified in the field of mental health field and addiction. In these trials, the pooled dropout rates were 18.3% for the preference arm, and 28.7% for the random arm, with a pooled RR of 0.70 (95% CI, 0.56–0.88; P = 0.010) indicating lower risk of dropout in the preference arm. The standardized preference effects varied widely from 0.07 to 0.57, and could be as large as the treatment effect in some of the trials. Conclusion This scoping review has shown that two-stage randomized preference trials are not as popular as expected in mental health research. The results indicated that two-stage randomized preference trials in mental health would be beneficial in retaining patients to expand the generalizability of the trial.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,023 | 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 ».