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Enregistrement W2807134988 · doi:10.1186/s13063-018-2645-0

A checklist for clinical trials in rare disease: obstacles and anticipatory actions—lessons learned from the FOR-DMD trial

2018· review· en· W2807134988 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca A. Crow, P. Morehart, Michael P. McDermott, Rabi Tawil, William B. Martens, Barbara E. Herr, Elaine McColl, Jennifer Wilkinson, Janbernd Kirschner, Wendy King, M. Eagle, Mary W. Brown, Deborah Hirtz, Hanns Lochmüller, Volker Straub, Emma Ciafaloni, Perry B. Shieh, Stefan Spinty, Anne-Marie Childs, Adnan Y. Manzur, Lucía Morandi, Russell J. Butterfield, Iain Horrocks, Helen Roper, Kevin M. Flanigan, Nancy L. Kuntz, Jean K. Mah, Leslie Morrison, Basil T. Darras, Maja von der Hagen, Ulrike Schara, Ekkehard Wilichowski, Tiziana Mongini, Craig M. McDonald, Giuseppe Vita, Richard J. Barohn, Richard S. Finkel, Matthew Wicklund, Hugh J. McMillan, Imelda Hughes, Elena Pegoraro, W. Bryan Burnette, James F. Howard, Mathula Thangarajh, Craig Campbell, Robert C. Griggs, Kate Bushby, Michela Guglieri

Notice bibliographique

RevueTrials · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMuscular Dystrophy CanadaNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMedical Research CouncilAction DuchenneParent Project Muscular DystrophyMuscular Dystrophy Association
Mots-clésClinical trialMedicineChecklistDuchenne muscular dystrophyTimelineRegimenFamily medicinePsychologyPathologyGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Trials in rare diseases have many challenges, among which are the need to set up multiple sites in different countries to achieve recruitment targets and the divergent landscape of clinical trial regulations in those countries. Over the past years, there have been initiatives to facilitate the process of international study set-up, but the fruits of these deliberations require time to be operationally in place. FOR-DMD (Finding the Optimum Steroid Regimen for Duchenne Muscular Dystrophy) is an academic-led clinical trial which aims to find the optimum steroid regimen for Duchenne muscular dystrophy, funded by the National Institutes of Health (NIH) for 5 years (July 2010 to June 2015), anticipating that all sites (40 across the USA, Canada, the UK, Germany and Italy) would be open to recruitment from July 2011. However, study start-up was significantly delayed and recruitment did not start until January 2013. METHOD: The FOR-DMD study is used as an example to identify systematic problems in the set-up of international, multi-centre clinical trials. The full timeline of the FOR-DMD study, from funding approval to site activation, was collated and reviewed. Systematic issues were identified and grouped into (1) study set-up, e.g. drug procurement; (2) country set-up, e.g. competent authority applications; and (3) site set-up, e.g. contracts, to identify the main causes of delay and suggest areas where anticipatory action could overcome these obstacles in future studies. RESULTS: Time from the first contact to site activation across countries ranged from 6 to 24 months. Reasons of delay were universal (sponsor agreement, drug procurement, budgetary constraints), country specific (complexity and diversity of regulatory processes, indemnity requirements) and site specific (contracting and approvals). The main identified obstacles included (1) issues related to drug supply, (2) NIH requirements regarding contracting with non-US sites, (3) differing regulatory requirements in the five participating countries, (4) lack of national harmonisation with contracting and the requirement to negotiate terms and contract individually with each site and (5) diversity of languages needed for study materials. Additionally, as with many academic-led studies, the FOR-DMD study did not have access to the infrastructure and expertise that a contracted research organisation could provide, organisations often employed in pharmaceutical-sponsored studies. This delay impacted recruitment, challenged the clinical relevance of the study outcomes and potentially delayed the delivery of the best treatment to patients. CONCLUSION: Based on the FOR-DMD experience, and as an interim solution, we have devised a checklist of steps to not only anticipate and minimise delays in academic international trial initiation but also identify obstacles that will require a concerted effort on the part of many stakeholders to mitigate.

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)0,718
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,798
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7180,798
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0100,013
Communication savante0,0330,028
Science ouverte0,0160,018
Intégrité de la recherche0,0260,041
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,716
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,119 · 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'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
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

Citations54
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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