Stratification of flare intensity identifies placebo responders in a treatment efficacy trial of patients with osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studies evaluating osteoarthritis treatment often use increased arthritis activity ("flare") as a selection criterion, although no standardized assessments are available to quantify flare intensity and little is known about how this criterion affects treatment comparisons. This study evaluated the reliability of a flare assessment and how pretreatment flare intensity impacts conclusions on treatment efficacy. METHODS: Using data from a double-blind, randomized, controlled trial (n = 182), we compared 3 osteoarthritis treatments with placebo in patients who met 3 of 4 flare criteria. The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) questionnaire was used to document levels of pain, stiffness, and physical functioning at baseline and at the final visit. Following factor analytic evaluation, the flare items were standardized and summed to create a flare intensity index, which was used to identify patient subgroups. Analysis of covariance was applied to compare change in WOMAC scale scores from baseline to final visit for assessment of treatment differences among the flare intensity subgroups. RESULTS: The flare indicators appeared unidimensional. Analyses were stratified by tertiles of flare intensity. Mean WOMAC scores improved in the patients receiving active treatment who were categorized into the 2 lowest flare intensity subgroups, but mean WOMAC scores improved in patients in all 4 treatment groups (active and placebo) in the most intense flare subgroup. CONCLUSION: Patients with higher intensity flares may be more likely to report substantial improvement in functional status regardless of treatment. Failure to account for flare intensity in analyses of data from pain trials with flare-based designs may inflate the risk of Type I and Type II errors in the interpretation of study results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».