Clinical Outcome Endpoints in Heart Failure Trials: A European Society of Cardiology Heart Failure Association Consensus Document
Notice bibliographique
Résumé
Endpoint selection is a critically important step in clinical trial design. It poses major challenges for investigators, regulators, and study sponsors, and it also has important clinical and practical implications for physicians and patients. Clinical outcomes of interest in heart failure trials include all-cause mortality, cause-specific mortality, relevant non-fatal morbidity (e.g., all-cause and cause-specific hospitalization), composites capturing both morbidity and mortality, safety, symptoms, functional capacity, and patient-reported outcomes. Each of these endpoints has strengths and weaknesses that create controversies regarding which is most appropriate in terms of clinical importance, sensitivity, reliability, and consistency. Not surprisingly, a lack of consensus exists within the scientific community regarding the optimal endpoint(s) for both acute and chronic heart failure trials. In an effort to address these issues, the Heart Failure Association of the European Society of Cardiology (HFA-ESC) convened a group of expert heart failure clinical investigators, biostatisticians, regulators, and pharmaceutical industry scientists (Nice, France, 12-13 February 2012) to evaluate the challenges of defining heart failure endpoints in clinical trials and to develop a consensus framework. This report summarizes the group's recommendations for achieving common views on heart failure endpoints in clinical trials.
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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 | 0,494 | 0,351 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,021 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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 ».