A comparison of rheumatoid arthritis and systemic lupus erythematosus trial design: a commentary on ways to improve the number of positive trials in SLE.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Recent systemic lupus erythematosus (SLE) randomised controlled trials (RCTs) were examined for potential design flaws and compared to rheumatoid arthritis (RA) RCT over the same time period to suggest modifications to SLE RCTs that could help improve the potential success rate of future SLE trials. METHODS: RA and SLE biologics RCTs published between 2005 and July 2013 were identified using PubMed. Inclusion criteria, study design, outcome measures, sample size calculations, patient baseline characteristics steroid use in the protocol and results were extracted and compared. RESULTS: All trials required active disease for enrolment. Twenty-two RA RCTs and eight SLE RCTs were included. All RA RCTs used either a partial or continuous measure of improvement. SLE RCTs used SLEDAI, BILAG, SLAM, SRI and BICLA. RA trials were larger (543 vs. 376 participants). Concomitant corticosteroid use was stable in 100% of RA trials while all SLE RCTs allowed dose tapering. RA trials were mostly in methotrexate or DMARD inadequate responders whereas SLE trials allowed for the presence or absence immunosuppressives within all trials. Sample sizes in RA were determined on a change in disease activity or proportion meeting a disease state. Positive trials were found in 100% of RA RCTs and 25% of SLE RCTs. CONCLUSIONS: The potential insensitivity of SLE disease activity indices to partial improvements may result in type II errors in SLE RCTs. Varying concomitant pharmacotherapy, especially corticosteroid use, in SLE may blunt observed treatment effects. Steroid tapering should be considered a trial outcome in isolation. More realistic sample size calculations are needed in SLE.
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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 | 0,417 | 0,770 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».