Patterns of Outcome Measurement in Parkinson’s Disease Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the pattern of use and clinimetric properties of clinical endpoints used in randomized trials for Parkinson's disease (PD). Randomized drug trials for PD were identified through a Medline search conducted from January 1966 until August 1998. The endpoints used in these trials were abstracted. Reports examining the clinimetric properties of the disease-specific scales used in these trials were also abstracted. Data regarding the consistency, accuracy, discrimination and feasibility of scales used in at least 10% of trials were determined. One hundred and thirty-seven articles met the inclusion criteria; 70.8% of trials used some clinical scale for PD as an endpoint. The Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) was the most commonly used scale (32.8%). Factors independently associated with the use of the UPDRS included: the study location in the US, mean age of subjects over 62.7 years and publication after 1994. The UPDRS was more thoroughly studied and superior in most clinimetric domains compared to scales developed earlier. Few studies included generic health status (2.9%) or cognitive measures (16.8%) as secondary endpoints. There have been definite improvements in the area of disease-specific measurement in PD trials since the introduction of the UPDRS. The results of studies that used instruments with poor or unreported clinimetric properties should be critically interpreted.
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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 | 0,635 | 0,889 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».