Development of EULAR recommendations for the reporting of clinical trial extension studies in rheumatology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our initiative aimed to produce recommendations on post-randomised controlled trial (RCT) trial extension studies (TES) reporting using European League Against Rheumatism (EULAR) standard operating procedures in order to achieve more meaningful output and standardisation of reports. METHODS: We formed a task force of 22 participants comprising RCT experts, clinical epidemiologists and patient representatives. A two-stage Delphi survey was conducted to discuss the domains of evaluation of a TES and definitions. A '0-10' agreement scale assessed each domain and definition. The resulting set of recommendations was further refined and a final vote taken for task force acceptance. RESULTS: Seven key domains and individual components were evaluated and led to agreed recommendations including definition of a TES (100% agreement), minimal data necessary (100% agreement), method of data analysis (agreement mean (SD) scores ranging between 7.9 (0.84) and 9.0 (2.16)) and reporting of results as well as ethical issues. Key recommendations included reporting of absolute numbers at each stage from the RCT to TES with reasons given for drop-out at each stage, and inclusion of a flowchart detailing change in numbers at each stage and focus (mean (SD) agreement 9.9 (0.36)). A final vote accepted the set of recommendations. CONCLUSIONS: This EULAR task force provides recommendations for implementation in future TES to ensure a standardised approach to reporting. Use of this document should provide the rheumatology community with a more accurate and meaningful output from future TES, enabling better understanding and more confident application in clinical practice towards improving patient outcomes.
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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 | 0,817 | 0,816 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,026 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,029 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,011 |
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 ».