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Enregistrement W1977108072 · doi:10.1089/cap.2011.0142

Safety Methodology in Pediatric Psychopharmacology Trials

2013· review· en· W1977108072 sur OpenAlexaff
Kathryn Yuill, Carlo G. Carandang

Notice bibliographique

RevueJournal of Child and Adolescent Psychopharmacology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialPsychopharmacologyMedicinePopulationVulnerability (computing)PsychiatryComputer scienceComputer securityEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been an increase in pediatric clinical trials as the result of an identified need for greater research with this population. Given the potential risks, and the vulnerability of the population, there has also been an identified need for greater safety elicitation and monitoring in pediatric psychopharmacology trials, for example, through the use of a data and safety monitoring board (DSMB). However, research indicates that pediatric trials and psychiatric trials are less likely to use a DSMB. The rationale for the current study was to determine what safety methodologies have been reported in pediatric psychopharmacology trials over the past 10 years. A literature review was conducted of all pediatric psychopharmacology trials published since 2001. Results indicated that the most common elicitation method was collecting laboratory information and vital signs. Six percent of trials solely relied on spontaneous reporting of adverse events, and only 11.8% reported using a DSMB. These results suggest that elicitation methods and use of DSMBs are still low. Practical considerations, affected stakeholders, and barriers are discussed. Recommendations for moving forward include the use of multiple elicitation methods and automatic requirement of a DSMB for pediatric psychopharmacology trials, required completion of a standardized safety reporting form, and engaging multiple interested parties in these processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,260
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,264 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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