Pitfalls in designing trials of functional dyspepsia: the ascent and demise of itopride
Notice bibliographique
Résumé
The publication in this issue of Gut ( see page 10.1136/gut.2007.132449 ) of the results of the clinical trial programme evaluating itopride in functional dyspepsia (FD)1 needs to be applauded on two counts: Over the last 15 years, definite progress has been made in the design, execution and data analysis of FD treatment trials. The efficacy of a limited number of treatment options has also been established. There is evidence that proton pump inhibitors (PPIs), and to a lesser extent H2 receptor antagonists (H2RAs), are efficacious in a proportion of FD patients.2–5 Importantly, the presence of heartburn appears to be a predictor of response.2 As a result, there is debate as to whether this is due to the inclusion of patients with unrecognised gastro-oesophageal reflux disease (GORD) symptoms rather than “true” FD patients.6 Consequently, there is a school of thought that non-response to a PPI should be a diagnostic criterion for a diagnosis of FD. In a small proportion of Helicobacter pylori -positive FD patients, cure of the infection will lead to a sustained improvement in symptoms with an estimated number needed to treat to obtain one success of 14.4 5 7 There has been a longstanding interest in the use of prokinetics, especially cisapride, as a treatment for FD. Unfortunately many of the cisapride studies suffered from poor study design, and there is evidence that this tended to overestimate treatment efficacy.4 5 8 Furthermore, it is possible that part of the response seen with cisapride in FD may have been related to associated heartburn symptoms.8 A systematic review on the …
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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 | 0,747 | 0,748 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».