Impact of baseline ECG collection on the planning, analysis and interpretation of ‘thorough’ QT trials
Notice bibliographique
Résumé
The current guidelines, ICH E14, for the evaluation of non-antiarrhythmic compounds require a 'thorough' QT study (TQT) conducted during clinical development (ICH Guidance for Industry E14, 2005). Owing to the regulatory choice of margin (10 ms), the TQT studies must be conducted to rigorous standards to ensure that variability is minimized. Some of the key sources of variation can be controlled by use of randomization, crossover design, standardization of electrocardiogram (ECG) recording conditions and collection of replicate ECGs at each time point. However, one of the key factors in these studies is the baseline measurement, which if not controlled and consistent across studies could lead to significant misinterpretation. In this article, we examine three types of baseline methods widely used in the TQT studies to derive a change from baseline in QTc (time-matched, time-averaged and pre-dose-averaged baseline). We discuss the impact of the baseline values on the guidance-recommended 'largest time-matched' analyses. Using simulation we have shown the impact of these baseline approaches on the type I error and power for both crossover and parallel group designs. In this article, we show that the power of study decreases as the number of time points tested in TQT study increases. A time-matched baseline method is recommended by several authors (Drug Saf. 2005; 28(2):115-125, Health Canada guidance document: guide for the analysis and review of QT/QTc interval data, 2006) due to the existence of the circadian rhythm in QT. However, the impact of the time-matched baseline method on statistical inference and sample size should be considered carefully during the design of TQT study. The time-averaged baseline had the highest power in comparison with other baseline approaches.
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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 | 0,484 | 0,642 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».