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Enregistrement W2549196472 · doi:10.1002/ajmg.c.31533

Alternative designs for clinical trials in rare diseases

2016· review· en· W2549196472 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part C Seminars in Medical Genetics · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical study designRandomized controlled trialClinical trialComputer scienceResearch designNarrative reviewMedicineAdaptive designMedical physicsManagement scienceRisk analysis (engineering)Intensive care medicineEngineeringSurgeryPathologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence-based medicine requires strong scientific evidence upon which to base treatment. In rare diseases, study populations are often small, and thus this evidence is difficult to accrue. Investigators, though, should be creative and develop a flexible toolkit of methods to deal with the problems inherent in the study of rare disease. This narrative review presents alternative clinical trial designs for studying treatments of rare diseases, including cross-over and n-of-1 trials, randomized placebo-phase design, enriched enrollment, randomized withdrawal design, and classes of adaptive designs. Examples of applications of these designs are presented along with their advantages and disadvantages. Additional analytical considerations such as Bayesian analysis, internal pilots, and use of biomarkers as surrogate outcomes are further discussed. A framework for selecting appropriate clinical trial design is proposed to guide investigators in the process of selecting alternative designs for rare diseases. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,126
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,744
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1260,744
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,732
Tête enseignante GPT0,682
Écart entre enseignants0,050 · 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