Assessment of unmet needs and the lack of generalizability in the design of randomized controlled trials for scleroderma treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the generalizability of randomized controlled trials (RCTs) in the treatment of systemic sclerosis (SSc) using the Canadian Scleroderma Research Group (CSRG) database. METHODS: We identified articles related to SSc published from 1958 to 2006. Key points on trial design were recorded. The inclusion/exclusion criteria were used in conjunction with the CSRG database to determine the proportion of patients with SSc who would theoretically be eligible for these trials. Articles were classified into subcategories according to the target system. The CSRG database contains 438 patients with SSc from 14 Canadian centers. Results were in median (%) and mean (%) with 95% confidence intervals (95% CIs). RESULTS: In total, 210 articles were evaluated and 73 were selected for inclusion in this study. The mean percentage of eligible patients with SSc associated with other conditions was 35% (95% CI 17-53) for Raynaud's phenomenon, 24% (95% CI 1-47) for digital ulcers, 48% (95% CI 27-68) for gastrointestinal (GI) involvement, 32% (95% CI 20-43) for overall disease modification, 6% (95% CI 4-8) for pulmonary arterial hypertension, 2% (95% CI 0-4) for interstitial lung disease, and 38% (95% CI 12-64) for other categories. CONCLUSION: Except for GI trials, <38% of the identified patients with SSc would have been suitable to enter the RCTs. Although some patients would be ineligible because they lack certain organ involvement, RCTs designed to include appropriate patients with SSc are needed; there are few proven treatments and trials typically do not include the majority of those who could potentially benefit from the intervention.
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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 | 0,861 | 0,939 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».