Successful Trial Design and Planning in Systemic Sclerosis: Does It Take a Village?
Notice bibliographique
Résumé
Negative trial reporting, especially in rare diseases, provides essential information. The design and analysis of a “negative” trial, in diseases for which few potential treatments and no cure exist, warrants particular scrutiny to determine whether the trial was truly negative, or rather a “failed” trial owing to other design, financial, planning, or recruitment impediments1. A trial that is discontinued early warrants the label negative if an unbiased, independent data safety monitoring board identified either a harm signal (excessive intolerance or drug-related adverse events) or a clear worsening of the disease state in comparison to placebo. In an article by Hsu, et al , in this issue of The Journal , the authors describe a 52-week randomized double-blind placebo-controlled multicenter phase II study of pomalidomide2. The sponsors have conceded to the reviewers that the study was discontinued early because of poor recruitment. Yet the article’s discussion section persists in stating that discontinuation by the sponsor was due to lack of drug efficacy. To be clear, there exists no statistical application capable of calculating a reliable result in any of the study variables between the 4 treatment and the 7 placebo cases completing a study that was powered for a sample of 88. Thus, the study results carry similar statistical weight to the initial anecdotal case reports of perceived efficacy of pomalidomide by systemic sclerosis (SSc) specialists — cases that likely inspired moving the drug to trial. SSc disease behavior remains complex and challenging to the most seasoned SSc clinician researchers who are well-acclimated to a cautious approach to data interpretation in this “rare” and exceptionally complex disease. In a journal less cognizant of the humbling landscape in SSc clinical trial design, this study would have slipped by as a negative study, generating an inaccurate interpretation of the … Address correspondence to Dr. L.A. Saketkoo, MD, MPH, Associate Professor of Medicine, Tulane University School of Medicine, Division of Pulmonary Medicine and Critical Care, 1430 Tulane Ave., New Orleans, Louisiana 70112, USA. E-mail: lsaketk{at}tulane.edu
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,608 | 0,754 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,036 |
| Communication savante | 0,030 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,056 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».