Clinical trial design in adult reflux disease: a methodological workshop
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The development of well-tolerated acid suppressant drugs has stimulated substantial growth in the number of trials assessing therapy options for gastro-oesophageal reflux disease (GERD). AIM: To develop consensus statements to inform clinical trial design in adult patients with GERD. METHODS: Draft statements were developed employing a systematic literature review. A modified Delphi process including three rounds of voting was used to reach consensus. Between voting, statements were revised based on feedback from the Working Group and additional literature reviews. The final vote was at a face-to-face meeting that included discussion time. Voting was conducted using a six-point scale. RESULTS: At the last vote, 93% of the final 102 statements achieved consensus (defined a priori as being supported by >or=75% of the votes). The Working Group strongly supported the development of validated patient-reported outcome instruments. Symptom assessments carried out by the investigator were considered unacceptable. There was agreement that exclusion from clinical trials should be minimized to improve generalizability, that prospective evaluation ideally requires electronic timed/dated methods and that endoscopists should be blinded to patient symptom status. CONCLUSIONS: Implementation of the consensus statements will improve the quality and comparability of trials, and make them compatible with regulatory requirements.
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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 | 0,754 | 0,672 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».