Reporting disease activity in clinical trials of patients with rheumatoid arthritis: EULAR/ACR collaborative recommendations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To make recommendations on how to report disease activity in clinical trials of rheumatoid arthritis (RA) endorsed by the European League Against Rheumatism (EULAR) and the American College of Rheumatology (ACR). METHODS: The project followed the EULAR standardized operating procedures, which use a three-step approach: 1) expert-based definition of relevant research questions (November 2006); 2) systematic literature search (November 2006 to May 2007); and 3) expert consensus on recommendations based on the literature search results (May 2007). In addition, since this is the first joint EULAR/ACR publication on recommendations, an extra step included a meeting with an ACR panel to approve the recommendations elaborated by the expert group (August 2007). RESULTS: Eleven relevant questions were identified for the literature search. Based on the evidence from the literature, the expert panel recommended that each trial should report the following items: 1) disease activity response and disease activity states; 2) appropriate descriptive statistics of the baseline, the endpoints and change of the single variables included in the core set; 3) baseline disease activity levels (in general); 4) the percentage of patients achieving a low disease activity state and remission; 5) time to onset of the primary outcome; 6) sustainability of the primary outcome; 7) fatigue. CONCLUSION: These recommendations endorsed by EULAR and ACR will help harmonize the presentations of results from clinical trials. Adherence to these recommendations will provide the readership of clinical trials with more details of important outcomes, while the higher level of homogeneity may facilitate the comparison of outcomes across different trials and pooling of trial results, such as in meta-analyses.
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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 | 0,571 | 0,641 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,027 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,008 |
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 ».