Randomized Trials Stopped Early for Harm in HIV/AIDS: A Systematic Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The decision to stop trials early because of the harmful effects of the intervention is complex and requires weighing statistical, logistical, and ethical considerations. We assessed the prevalence of randomized clinical trials (RCTs) stopped early for harm in HIV/AIDS and determined the quality of reporting of methods to inform the decision to stop the trial. METHOD: We searched 11 electronic databases and major conference abstract databases, contacted trialist and advocacy groups, and searched the Internet. We selected RCTs stopped early for harm. We extracted data on journal and year of publication, reporting of methods and funding, planned sample size, number and planning of interim analyses, stopping rules, and effect size of the harm outcomes. RESULTS: We found 10 RCTs stopped early for harm (median, n = 85; range, 7-1227). Most interventions (n = 9) were antiviral drugs; one trial studied vitamins to prevent vertical transmission of HIV. Five studies reported a priori defined adverse events, and only 1 trial reported planned stopping guidelines. The primary harm outcomes reported across trials included toxicity, death, and increased mother-to-child transmission. Two trials were stopped due to sudden unanticipated adverse events (Stevens-Johnson syndrome, death, and encephalopathy). Relative risk point estimates for harm ranged from 1 to 6.18. Six studies reported the presence of a data safety and monitoring board. CONCLUSION: The reporting of methods to inform the decision to stop trials for harm in this population is deficient in a variety of ways, including lack of stopping guidelines. Clinicians should interpret RCTs stopped early for harm with caution and interpret the results in light of related evidence. Trialists should improve the transparency of their decision-making regarding early stopping for harmful effects.
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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 | 0,846 | 0,983 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,097 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle