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Enregistrement W71933839

Practical tips for surgical research: how to optimize patient recruitment.

2010· article· en· W71933839 sur OpenAlexaff
Achilleas Thoma, Forough Farrokhyar, Leslie L. McKnight, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEMedical physicsGeneral surgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most common challenges of randomized controlled trials (RCTs), both published and unpublished, is related to problems with recruitment. Investigators’ enthusiasm for ambitious recruitment in a trial often dissipates quickly with the realization that ambitious recruitment is often misguided. This common error has been dubbed “Lasagna’s Law”1 and Muench’s Third Law.2 Both laws point to the same principle: investigators greatly overestimate the pool of available patients who meet the inclusion criteria.3 Insufficient or untimely patient recruitment into RCTs has serious consequences. The length of the trial may need to be extended, leading to increased resource use and costs. Lengthy trials delay the availability of potentially beneficial treatments to the public.4 The integrity and validity of the study also rely on an adequate sample size. If the sample size is not achieved, there is an increased chance of committing a type II error (e.g., you are more likely to find no difference between treatments when one actually exists). The trial may have to be abandoned, and the results may not be publishable. The recruitment rate is influenced by both patient and investigator factors. A recent systematic review by Abraham and colleagues5 identified reasons why eligible patients may not want to participate in real or hypothetical surgical RCTs. Surgeons were also asked why they did not want to enroll eligible patients into real or hypothetical surgical trials. The top reasons for patient nonentry were that the patient had a preference for a certain therapy, he or she did not understand the trial (trial too complex), the patient did not want to be randomly assigned to a treatment and he or she feared a negative outcome or receiving a treatment that he or she felt was inferior. Investigators had similar reasons for not entering eligible patients, including difficulty following the study protocol (trial too complex) and completing the follow-up requirements, preference for a certain therapy and difficulties obtaining informed consent from patients. Understanding and addressing potential patient and investigator concerns is important when developing a recruitment strategy. In this article, we discuss the common issues encountered in recruiting patients for surgical trials. It is intended for anyone conducting surgical trials, including medical students, residents, and junior and senior researchers. By the end of this article, readers will be able to develop strategies to avoid some of the common pitfalls in recruitment and, if these difficulties occur, to rectify them.

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)0,309
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,591
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3090,591
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0150,036
Science ouverte0,0080,015
Intégrité de la recherche0,0210,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,037

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 Opus0,701
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations117
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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