How to design and evaluate randomized controlled trials in immunotherapy for allergic rhinitis: an ARIA-GA2LEN statement
Notice bibliographique
Résumé
To cite this article: Bousquet J, Schünemann HJ, Bousquet PJ, Bachert C, Canonica GW, Casale TB, Demoly P, Durham S, Carlsen K-H, Malling H-J, Passalacqua G, Simons FER, Anto J, Baena-Cagnani CE, Bergmann K-C, Bieber T, Briggs AH, Brozek J, Calderon MA, Dahl R, Devillier P, Gerth van Wijk R, Howarth P, Larenas D, Papadopoulos NG, Schmid-Grendelmeier P, Zuberbier T. How to design and evaluate randomized controlled trials in immunotherapy for allergic rhinitis: an ARIA-GA2LEN statement. Allergy 2011; 66: 765–774. Abstract Specific immunotherapy (SIT) is one of the treatments for allergic rhinitis. However, for allergists, nonspecialists, regulators, payers, and patients, there remain gaps in understanding the evaluation of randomized controlled trials (RCTs). Although treating the same diseases, RCTs in SIT and pharmacotherapy should be considered separately for several reasons, as developed in this study. These include the severity and persistence of allergic rhinitis in the patients enrolled in the study, the problem of the placebo, allergen exposure (in particular pollen and mite), the analysis and reporting of the study, the level of symptoms of placebo-treated patients, the clinical relevance of the efficacy of SIT, the need for a validated combined symptom–medication score, the differences between children and adults and pharmacoeconomic analyses. This statement reviews issues raised by the interpretation of RCTs in sublingual immunotherapy. It is not possible to directly extrapolate the rules or parameters used in medication RCTs to SIT. It also provides some suggestions for the research that will be needed. Interestingly, some of the research questions can be approached with the available data obtained from large RCTs.
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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 | 0,706 | 0,805 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,016 |
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 ».