Specific barriers to the conduct of randomised clinical trials on medical devices
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical devices play an important role in the diagnosis, prevention, treatment and care of diseases. However, compared to pharmaceuticals, there is no rigorous formal regulation for demonstration of benefits and exclusion of harms to patients. The medical device industry argues that the classical evidence hierarchy cannot be applied for medical devices, as randomised clinical trials are impossible to perform. This article aims to identify the barriers for randomised clinical trials on medical devices. METHODS: Systematic literature searches without meta-analysis and internal European Clinical Research Infrastructure Network (ECRIN) communications taking place during face-to-face meetings and telephone conferences from 2013 to 2017 within the context of the ECRIN Integrating Activity (ECRIN-IA) project. RESULTS: In addition to the barriers that exist for all trials, we identified three major barriers for randomised clinical trials on medical devices, namely: (1) randomisation, including timing of assessment, acceptability, blinding, choice of the comparator group and considerations on the learning curve; (2) difficulties in determining appropriate outcomes; and (3) the lack of scientific advice, regulations and transparency. CONCLUSIONS: The present review offers potential solutions to break down the barriers identified, and argues for applying the randomised clinical trial design when assessing the benefits and harms of medical devices.
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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 | 0,181 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle