Clinical trial design principles and endpoint definitions for transcatheter mitral valve repair and replacement: part 2: endpoint definitions
Notice bibliographique
Résumé
Mitral regurgitation (MR) is one of the most prevalent valve disorders and has numerous aetiologies, including primary (organic) MR, due to underlying degenerative/structural mitral valve (MV) pathology, and secondary (functional) MR, which is principally caused by global or regional left ventricular remodelling and/or severe left atrial dilation. Diagnosis and optimal management of MR requires integration of valve disease and heart failure specialists, MV cardiac surgeons, interventional cardiologists with expertise in structural heart disease, and imaging experts. The introduction of trans- catheter MV therapies has highlighted the need for a consensus approach to pragmatic clinical trial design and uniform endpoint definitions to evaluate outcomes in patients with MR. The Mitral Valve Academic Research Consortium is a collaboration between leading academic research organizations and physician-scientists specializing in MV disease from the United States and Europe. Three in-person meetings were held in Virginia and New York during which 44 heart failure, valve, and imaging experts, MV surgeons and interventional cardiologists, clinical trial specialists and statisticians, and representatives from the U.S. Food and Drug Administration considered all aspects of MV pathophysiology, prognosis, and therapies, culminating in a 2-part document describing consensus recommendations for clinical trial design (Part 1) and endpoint definitions (Part 2) to guide evaluation of transcatheter and surgical therapies for MR. The adoption of these recommendations will afford robustness and consistency in the comparative effectiveness evaluation of new devices and approaches to treat MR. These principles may be useful for regulatory assessment of new transcatheter MV devices, as well as for monitoring local and regional outcomes to guide quality improvement initiatives.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».