Preclinical efficacy studies in investigator brochures: Do they enable risk–benefit assessment?
Notice bibliographique
Résumé
Human protection policies require favorable risk-benefit judgments prior to launch of clinical trials. For phase I and II trials, evidence for such judgment often stems from preclinical efficacy studies (PCESs). We undertook a systematic investigation of application materials (investigator brochures [IBs]) presented for ethics review for phase I and II trials to assess the content and properties of PCESs contained in them. Using a sample of 109 IBs most recently approved at 3 institutional review boards based at German Medical Faculties between the years 2010-2016, we identified 708 unique PCESs. We then rated all identified PCESs for their reporting on study elements that help to address validity threats, whether they referenced published reports, and the direction of their results. Altogether, the 109 IBs reported on 708 PCESs. Less than 5% of all PCESs described elements essential for reducing validity threats such as randomization, sample size calculation, and blinded outcome assessment. For most PCESs (89%), no reference to a published report was provided. Only 6% of all PCESs reported an outcome demonstrating no effect. For the majority of IBs (82%), all PCESs were described as reporting positive findings. Our results show that most IBs for phase I/II studies did not allow evaluators to systematically appraise the strength of the supporting preclinical findings. The very rare reporting of PCESs that demonstrated no effect raises concerns about potential design or reporting biases. Poor PCES design and reporting thwart risk-benefit evaluation during ethical review of phase I/II studies.
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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 | 0,829 | 0,934 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,017 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».