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使用队列和常规收集数据进行随机对照试验报告的 CONSORT 扩展(CONSORT-ROUTINE):带有解释和详细说明的清单 其它

2021-09-01

Equator Network

随机对照试验越来越多地以嵌入式、嵌套式或使用队列或常规收集的数据(包括注册、电子健康记录和行政数据库)的形式进行,以评估参与者是否符合试验条件并促进招募,提供嵌入式干预,收集试验结果数据,或这些目的的

随机对照试验结局指标(CONSORT-Outcomes 2022)报告规范解读 解读 其它

2024-10-02

Equator Network

众所周知,在临床研究设计中,假说的验证、样本的估算、结果的临床意义等诸多环节都与结局指标密切相关。

非劣与等效随机对照试验报告规范:CONSORT拓展 指南 其它

2021-10-01

Equator Network

CONSORT(联合试验报告标准)声明,包括清单和流程图,是一项指南,旨在帮助作者改进随机对照试验结果的报告。它最近于 2010 年更新。其主要重点是具有 2 个平行组的单独随机试验,这些试验评估一种

适应性随机对照研究报告规范--CONSORT-ACE 其它

2021-09-01

Equator Network

适应性随机对照研究报告规范

N-of-1临床试验报告规范:CONSORT-CENT拓展 其它

2016-08-01

Equator Network

N-of-1试验提供了一种机制,可以为单个患者制定基于证据的治疗决策。他们使用小组临床试验的关键方法论要素来评估单例患者的治疗效果,以应对无法始终适应大规模试验的情况:罕见疾病,合并症或同时进行治疗的

随机对照研究中患者报告结局报告规范拓展(CONSORT-PRO) 指南 其它

2021-10-01

Equator Network

CONSORT(联合试验报告标准)声明旨在改进随机对照试验(RCT)的报告;然而,它缺乏关于患者报告结果 (PRO) 报告的指导,这些结果在试验中通常报告不足,从而限制了这些数据的价值。在本文中,我们

医疗保健模拟研究报告指南:CONSORT 和 STROBE 语句的扩展 其它

2021-09-02

Equator Network

简介:基于模拟的研究 (SBR) 正在迅速扩展,但报告质量需要改进。为了让读者批判性地评估一项研究,需要清楚地报告研究的要素。我们的目标是通过扩展报告试验综合标准 (CONSORT) 和加强流行病学观

人工智能相关的随机对照试验报告指南:CONSORT-AI 其它

CONSORT 2010(报告试验的统一标准)声明提供了报告随机试验的最低指南。它的广泛使用有助于确保评估新干预措施的透明度。最近,人们越来越认识到,涉及人工智能 (AI) 的干预措施需要经过严格的前

在临床试验报告中结局报告指南:CONSORT-Outcomes 2022 扩展 共识 其它

2023-01-01

Equator Network

在临床试验报告中结局报告指南:CONSORT-Outcomes 2022 扩展

多臂随机对照平行临床试验报告规范:CONSORT规范扩展 其它

2019-09-11

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重要性:随机临床试验的报告质量欠佳。在当今时代,需要更高的研究透明度至关重要,报告不足会阻碍对试验结果的可靠性和有效性的评估。制定《 2010年合并试验标准报告》(CONSORT)的目的是改善随机临床

社会与心理干预治疗随机对照试验报告规范(CONSORT-SPI) 其它

2018-11-01

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社会与心理干预治疗随机对照试验报告规范(CONSORT-SPI)

中药随机对照临床试验报告规范:CONSORT-CHM 2017 其它

2017-09-05

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中草药(CHM)配方是中药(TCM)干预措施的主要组成部分。 CHM配方的随机对照试验(RCT)的总体报告质量令人失望,尽管可以提供针对草药治疗和针灸干预的CONSORT(报告试验综合标准)声明扩展。

CONSORT 2010 解释和详细说明:更新的平行组随机试验报告指南 其它

2021-09-01

Equator Network

压倒性的证据表明随机对照试验 (RCT) 的报告质量不是最佳的。没有透明的报告,读者无法判断试验结果的可靠性和有效性,也无法为系统评价提取信息。最近的方法学分析表明,报告和设计不充分与对治疗效果的估计

移动医疗干预措施的临床随机对照试验报告规范(CONSORT-EHEALTH)) 其它

2010-11-05

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移动医疗干预措施的临床随机对照试验报告规范(CONSORT-EHEALTH))

涉及人工智能干预的临床试验报告规范:CONSORT-AI扩展 其它

2020-09-01

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报告试验统一标准2010提供了报道随机试验的最低标准。它的广泛使用有利于确保新的干预的评估的透明度。最近,人们越来越认识到这一点---涉及AI的干预需要经历严格的,前瞻性的评估来证实对健康结果的影响。

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