MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2754363049

Designing Randomized Clinical Trials for Rare Diseases

2011· dissertation· en· W2754363049 sur OpenAlexfundno aff
Lusine Abrahamyan

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis NetworkHospital for Sick ChildrenNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAmgen
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineMedical physicsInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: 1) To evaluate the quality of randomized clinical trials (RCTs) in rare diseases using Juvenile Idiopathic Arthritis (JIA) as an example, 2) to evaluate the time to treatment response in patients with rheumatic diseases, 3) to evaluate the power of the Randomized Placebo-Phase Design (RPPD) under various response time distributions, and 4) to examine the use of Value of Information (VOI) methodology in the optimal design of clinical trials for rare disease using hemophilia prophylaxis with factor VIII as an example.\n\nMethods. The methods include a systematic review, a secondary analysis of data from an RCT and from a patient registry, a computer simulation study, and an evaluation of hypothetical RCT scenarios with VOI methodology. \n\nResults. The quality of RCTs in JIA based on selected quality indicators was poor with some positive changes over time. In the data sets used for the assessment of hazard distributions, the response times followed mostly generalized gamma or lognormal distributions. The impact of time-to-event distribution on the power of RCTs was assessed in computer simulations. Based on the simulation results, the highest sample sizes were observed for response times following the exponential distribution. In most scenarios, the parallel groups RCT design had higher power than the RPPD. The conclusion of the VOI analyses indicated that at threshold values lower than 400,000 the current evidence supported the use of on-demand therapy. Threshold values higher than 1,000,000 supported the use of tailored or alternate day prophylaxis. At threshold values between 400,000 - 1,000,000 the optimal decision varied from on-demand to prophylaxis therapies.\n \nConclusions. New, more powerful and acceptable designs should be developed for rare diseases. When time-to-event outcomes are used, investigators should use various sources of information to evaluate response time distributions before the new trial is designed, and consider this information in sample size calculation and analysis. VOI methodology should be used in the planning stage of studies to determine the relevant costs and benefits of future research, and to determine the optimal trial parameters that maximize the cost-benefit trade-off.

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)0,424
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,645
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4240,645
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,006
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,733
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,136 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207