Meta-Regression Analysis of Placebo Response in Antipsychotic Trials, 1970–2010
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Large placebo response presents a major challenge for psychopharmacologic drug development and contributes to the increasing failure of psychiatric trials. The objective of this meta-regression analysis was to identify potential contributors to placebo response in randomized controlled trials of antipsychotic treatment in schizophrenia. METHOD: The authors extracted trial design and clinical variables from eligible randomized controlled trials (N=50) identified through searches of MEDLINE (1960-2010) and other sources. Standardized mean change (SMC) was used as the effect size measure for placebo response, based on change scores on the Brief Psychiatric Rating Scale or the Positive and Negative Syndrome Scale from baseline to endpoint (2 to 12 weeks). RESULTS: The results suggest significant heterogeneities (Q=387.83, df=49) in the magnitude of placebo response (mean SMC, -0.33, range -1.4 to 0.9) and in study quality. Both placebo SMC and study quality increased over time. Younger age, shorter duration of illness, greater baseline symptom severity, and shorter trial duration were significantly associated with greater placebo response, while country (United States compared with other countries) was not. More study sites, fewer university or Veterans Affairs treatment settings, and a lower percentage of patients assigned to receive placebo were associated with a greater placebo response, but these were not independent of publication year. Study quality affected the variability but not mean levels of placebo response. CONCLUSIONS: This study identified important patient characteristics and trial design factors affecting the level of placebo response and hence the likelihood of detecting efficacy signals in randomized controlled trials. Future studies should test whether controlling these factors improves the detection of an antipsychotic effect.
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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 | 0,082 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,068 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».