Strategic use of new generation antidepressants for depression: SUN(^_^) D protocol update and statistical analysis plan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: SUN(^_^)D, the Strategic Use of New generation antidepressants for Depression, is an assessor-blinded, parallel-group, multicenter pragmatic mega-trial to examine the optimum treatment strategy for the first- and second-line treatments for unipolar major depressive episodes. The trial has three steps and two randomizations. Step I randomization compares the minimum and the maximum dosing strategy for the first-line antidepressant. Step II randomization compares the continuation, augmentation or switching strategy for the second-line antidepressant treatment. Step III is a naturalistic continuation phase. The original protocol was published in 2011, and we hereby report its updated protocol including the statistical analysis plan. RESULTS: We implemented two important changes to the original protocol. One is about the required sample size, reflecting the smaller number of dropouts than had been expected. Another is in the organization of the primary and secondary outcomes in order to make the report of the main trial results as pertinent and interpretable as possible for clinical practices. Due to the complexity of the trial, we plan to report the main results in two separate reports, and this updated protocol and the statistical analysis plan have laid out respective primary and secondary outcomes and their analyses. We will convene the blind interpretation committee before the randomization code is broken. CONCLUSION: This paper presents the updated protocol and the detailed statistical analysis plan for the SUN(^_^)D trial in order to avoid reporting bias and data-driven results. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT01109693 (registered on 21 April 2010).
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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 | 0,103 | 0,277 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,130 | 0,027 |
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 ».