Research design considerations for confirmatory chronic pain clinical trials: IMMPACT recommendations
Notice bibliographique
Résumé
There has been an increase in the number of chronic pain clinical trials in which the treatments being evaluated did not differ significantly from placebo in the primary efficacy analyses despite previous research suggesting that efficacy could be expected. These findings could reflect a true lack of efficacy or methodological and other aspects of these trials that compromise the demonstration of efficacy. There is substantial variability among chronic pain clinical trials with respect to important research design considerations, and identifying and addressing any methodological weaknesses would enhance the likelihood of demonstrating the analgesic effects of new interventions. An IMMPACT consensus meeting was therefore convened to identify the critical research design considerations for confirmatory chronic pain trials and to make recommendations for their conduct. We present recommendations for the major components of confirmatory chronic pain clinical trials, including participant selection, trial phases and duration, treatment groups and dosing regimens, and types of trials. Increased attention to and research on the methodological aspects of confirmatory chronic pain clinical trials has the potential to enhance their assay sensitivity and ultimately provide more meaningful evaluations of treatments for chronic pain.
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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 | 0,647 | 0,801 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,052 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,013 |
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 ».