Research designs for proof-of-concept chronic pain clinical trials: IMMPACT recommendations
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
Proof-of-concept (POC) clinical trials play an important role in developing novel treatments and determining whether existing treatments may be efficacious in broader populations of patients. The goal of most POC trials is to determine whether a treatment is likely to be efficacious for a given indication and thus whether it is worth investing the financial resources and participant exposure necessary for a confirmatory trial of that intervention. A challenge in designing POC trials is obtaining sufficient information to make this important go/no-go decision in a cost-effective manner. An IMMPACT consensus meeting was convened to discuss design considerations for POC trials in analgesia, with a focus on maximizing power with limited resources and participants. We present general design aspects to consider including patient population, active comparators and placebos, study power, pharmacokinetic-pharmacodynamic relationships, and minimization of missing data. Efficiency of single-dose studies for treatments with rapid onset is discussed. The trade-off between parallel-group and crossover designs with respect to overall sample sizes, trial duration, and applicability is summarized. The advantages and disadvantages of more recent trial designs, including N-of-1 designs, enriched designs, adaptive designs, and sequential parallel comparison designs, are summarized, and recommendations for consideration are provided. More attention to identifying efficient yet powerful designs for POC clinical trials of chronic pain treatments may increase the percentage of truly efficacious pain treatments that are advanced to confirmatory trials while decreasing the percentage of ineffective treatments that continue to be evaluated rather than abandoned.
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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 | 0,773 | 0,965 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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