Systematic Review and Meta-analysis: Placebo Rates in Induction and Maintenance Trials of Ulcerative Colitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Minimisation of the placebo responses in randomised controlled trials [RCTs] is essential for efficient evaluation of new interventions. Placebo rates have been high in ulcerative colitis [UC] clinical trials, and factors influencing this are poorly understood. We quantify placebo response and remission rates in UC RCTs and identify trial design factors influencing them. METHODS: MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library were searched from inception through April 2014 for placebo-controlled trials in adult patients with UC of a biological agent, corticosteroid, immunosuppressant, or aminosalicylate. Data were independently doubly extracted. Quality was assessed using the Cochrane risk of bias tool. RESULTS: In all, 51 trials [48 induction and 10 maintenance phases] were identified. Placebo response and remission rates were pooled according to random-effects models, and mixed-effects meta-regression models were used to evaluate effects of study-level characteristics on these rates. Pooled estimates of placebo remission and response rates for induction trials were 10% (95% confidence interval [CI] 7-13%) and 33% [95% CI 29-37%], respectively. Corresponding values for maintenance trials were 19% [95% CI 11-30%] and 22% [95% CI 17-28%]. Trials enrolling patients with more active disease confirmed by endoscopy [endoscopy subscore ≥ 2] were associated with lower placebo rates. Conversely, placebo rates increased with increasing trial duration and number of study visits. CONCLUSIONS: Objective assessment of greater disease activity at trial entry by endoscopy lowered placebo rates, whereas increasing trial duration and more interactions with healthcare providers increased placebo rates. These findings have important implications for design and conduct of clinical trials.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».