Important issues in the justification of a control treatment in paediatric drug trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The value of comparative effectiveness trials in informing clinical and policy decisions depends heavily on the choice of control arm (comparator). Our objective is to identify challenges in comparator reasoning and to determine justification criteria for selecting a control arm in paediatric clinical trials. DESIGN: A literature search was completed to identify existing sources of guidance on comparator selection. Subsequently, we reviewed a randomly selected sample of comparators selected for paediatric investigation plans (PIPs) adopted by the Paediatric Committee of the European Medicines Agency in 2013. We gathered descriptive information and evaluated their review process to identify challenges and compromises between regulators and sponsors with regard to the selection of the comparator. A tool to help investigators justify the selection of active controls and placebo arms was developed using the existing literature and empirical data. RESULTS: Justifying comparator selection was a challenge in 28% of PIPs. The following challenging paediatric issues in the decision-making process were identified: use of off-label medications as comparators, ethical and safe use of placebo, duration of placebo use, an undefined optimal dosing strategy, lack of age-appropriate safety and efficacy data, and drug dosing not supported by extrapolation of safety/efficacy evidence from other populations. CONCLUSIONS: In order to generate trials that will inform clinical decision-making and support marketing authorisations, researchers must systemically and transparently justify their selection of the comparator arm for their study. This report highlights key areas for justification in the choice of comparator in paediatric 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».