Optimizing clinical trial design for assessing the efficacy of functional foods
Notice bibliographique
Résumé
Randomized clinical trial data are capable of providing strong experimental evidence to establish causal relationships between functional food components and health and disease/disease risk. However, clinical studies must be well designed in order to optimize the quality of the data they provide. The purpose of this review is to identify design elements that maximize the quality of clinical trials examining the efficacy of functional foods. Both observational studies and experimental trials can provide useful data for identifying diet-disease relationships. Two experimental designs are conventionally used: parallel and crossover. Each of these designs possesses advantages and disadvantages. For certain functional ingredients, selection of an appropriate control arm is straightforward, while for others it is challenging. Studies should be short enough to optimize subject compliance, be cost effective, and avoid high subject dropout rates, while being lengthy enough to ensure biological efficacy. The dose, frequency, and diurnal timing of intake of the active food ingredient all need to be chosen carefully. Randomized clinical trials testing the efficacy of functional foods may use both validated and emerging surrogate endpoints and should employ suitable statistical tests for data analysis. Paying attention to all these factors is crucial to the design of quality clinical trials that reliably evaluate food-health relationship validity. Accordingly, clinical studies that incorporate the optimal design elements discussed will yield robust results appropriate for the substantiation of health claims on functional foods.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».