Design optimization for clinical trials in early‐stage manifest Huntington's disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to inform the design of randomized clinical trials in early-stage manifest Huntington's disease through analysis of longitudinal data from TRACK-Huntington's Disease (TRACK-HD), a multicenter observational study. METHODS: We compute sample sizes required for trials with candidate clinical, functional, and imaging outcomes, whose aims are to reduce rates of change. The calculations use a 2-stage approach: first using linear mixed models to estimate mean rates of change and components of variability from TRACK-HD data and second using these to predict sample sizes for a range of trial designs. RESULTS: For each outcome, the primary drivers of the required sample size were the anticipated treatment effect and the duration of treatment. Extending durations from 1 to 2 years yielded large sample size reductions. Including interim visits and incorporating stratified randomization on predictors of outcome together with covariate adjustment gave more modest, but nontrivial, benefits. Caudate atrophy, expressed as a percentage of its baseline, was the outcome that gave smallest required sample sizes. DISCUSSION: Here we consider potential required sample sizes for clinical trials estimated from naturalistic observation of longitudinal change. Choice among outcome measures for a trial must additionally consider their relevance to patients and the expected effect of the treatment under study. For all outcomes considered, our results provide compelling arguments for 2-year trials, and we also demonstrate the benefits of incorporating stratified randomization coupled with covariate adjustment, particularly for trials with caudate atrophy as the primary outcome. The benefits of enrichment are more debatable, with statistical benefits offset by potential recruitment difficulties and reduced generalizability. © 2017 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».