Do we need to adjudicate major clinical events?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The use of centralized systems to adjudicate clinical events is common in large clinical trials, in spite of relatively little published literature concerning the rationale and justification. The purpose of this manuscript is to review the reasons for central adjudication and to discuss whether trials could be simplified by limiting or streamlining the adjudication process. METHODS: We reviewed the literature concerning central adjudication and documented the experience of adjudication in several clinical trials. Since definitions for nonfatal events are generally heterogeneous and subjective, one reason for a central process of adjudication is to assist in assuring systematic application of the definition used in the trial. In open-label trials, assuring that the adjudication is done blinded to treatment assignment may provide protection against differential misclassification. Regulatory authorities, including the FDA, derive confidence in the validity of results when central adjudication is performed. The clinical community has become accustomed to a certain amount of adjudication and may criticize trials that lack adjudication. LIMITATIONS: It is difficult to document the value of adjudication in trials that have reported adjudicated and nonadjudicated event rates and related treatment effects. Making rationale decisions about when and how to adjudicate is hampered by the lack of published study of when and how central adjudication is helpful to improve the quality and validity of trials and at what cost. CONCLUSIONS: Adjudication has not been shown to improve the ability to determine treatment effects. Thus, adjudication may be overly complex and overused in many large simple trials. The appropriate role of central adjudication - which trials, which outcomes, what methods - deserves scrutiny and further study.
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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 | 0,500 | 0,752 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».