MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2526454199

PATIENT RECRUITMENT INTO ACUTE SPINAL CORD INJURY CLINICAL TRIALS OF EARLY THERAPEUTIC INTERVENTIONS - HOW MANY PATIENTS CAN REALLY BE ENROLLED?

2012· article· en· W2526454199 sur OpenAlexaff
Robert Lee, Marcel F. Dvorak, Brian K. Kwon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialSpinal cord injuryPsychological interventionPhysical therapyEmergency medicineSpinal cordInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction While there is a desperate need for effective treatments for acute spinal cord injury (SCI), the clinical validation of novel therapeutic interventions is severely hampered by the need to recruit relatively large numbers of patients into clinical trials for sufficient statistical power. While a centre might annually admit 100 acute SCI patients, only a fraction may satisfy the basic inclusion criteria for an acute clinical trial, which typically requires patients of a certain injury severity (eg ASIA A), within a specific time window (eg. 12 hours from injury), and without other major injuries or conditions that would cloud the baseline neurologic assessment. This study was conducted to define that “fraction” of SCI patients that would theoretically satisfy standard inclusion criteria of an acute clinical trial. Methods Using a local database, we reviewed patients admitted to our Level 1 trauma center with a complete (ASIA A) or an incomplete (ASIA B, C and D) acute SCI involving bony spinal levels between C0 and sacrum. All patients admitted over the 4 year period from 2005 to 2009 were reviewed. Demographic information and data about the patients9 SCI and other injuries were reviewed. We then determined how many of the total number of SCI patients would be eligible for enrolment into a hypothetical acute clinical trial that required a valid baseline assessment of neurologic impairment, and an enrolment window of either 12 hours, 24 hours, or 48 hours. Results 408 acute traumatic SCI patients were admitted over the 4 year period. 253 of 408 (62%) patients presented within 12 hours of injury, 60 (15%) between 12–24 hours, and 28 (7%) between 24–48 hours. 42% of patients were ASIA A, 13% B, 18% C and 27% D. The number of patients who presented with injuries or other conditions that would exclude them from enrolment was relatively high: 4% had penetrating injuries, 12% had illicit drug use, and 20% had either alcohol intoxication or head injuries which precluded a valid baseline neurologic examination. Conclusions Out of a total of 408 patients admitted over 4 years, the number who would have been optimistically eligible for an acute neuroprotective trial was disappointingly small. Given that acute clinical trials are increasingly interested in cervical ASIA A patients (in whom segmental motor recovery can be assessed), the number of such patients who would actually be eligible for an acute intervention was surprisingly low. Given that additional inclusion/exclusion criteria would also be applicable in a real clinical trial, the true number of “eligible” or “recruitable” patients is conservatively even lower. This study is the first to quantify this challenging aspects of conducting acute SCI clinical trials, and provides valuable information for those planning such initiative

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,237
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,370
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2370,370
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,432
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,128 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpinal Cord Injury Research→Travaux en français237 207→