Safety Methodology in Pediatric Psychopharmacology Trials
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,160 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».