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Enregistrement W2896532728 · doi:10.1186/s13063-018-2934-7

Considerations for adaptive design in pediatric clinical trials: study protocol for a systematic review, mixed-methods study, and integrated knowledge translation plan

2018· article· en· W2896532728 sur OpenAlexaff
Lauren E. Kelly, Michele P. Dyson, Nancy J. Butcher, Robert Balshaw, Alex John London, Christine Neilson, Anne Junker, Salaheddin M. Mahmud, S. Michelle Driedger, Xikui Wang

Notice bibliographique

RevueTrials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenUniversity of AlbertaBC Children's HospitalGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationSickKids FoundationUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesKidscan Children's Cancer Research
Mots-clésMedicineProtocol (science)Institutional review boardClinical trialKnowledge translationSystematic reviewResearch ethicsResearch designPopulationTranslational researchRandomized controlled trialMEDLINEMedical physicsAlternative medicineMedical educationKnowledge managementComputer sciencePathologyEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although children have historically been excluded from clinical trials (CTs), many require medicines tested and approved in CTs, forcing health care providers to treat their pediatric patients based on extrapolated data. Unfortunately, traditional randomized CTs can be slow and resource-intensive, and they often require multi-center collaboration. However, an adaptive design (AD) framework for CTs could be used to increase the efficiency of pediatric CTs by incorporating prospectively planned modifications to CT methods without undermining the integrity or validity of the study. There are many possible adaptations, but each will have ethical, logistical, and statistical implications. It remains unclear which adaptations (or combinations thereof) will lead to real-world improvements in pediatric CT efficiency. This study will identify, evaluate, and synthesize the various regulatory, ethical, logistical, and statistical considerations and emerging issues of AD in CTs that could be used to evaluate the use of drugs in children. METHODS/DESIGN: Following the development of a peer-reviewed search strategy, a systematic review on AD in CTs will be conducted. Data on regulatory, ethical, logistic, and statistical considerations as well as population and trial design characteristics will be synthesized. A mixed-methods study including surveys and focus groups with regulators, research ethics board members, biostatisticians, clinicians, and scientists, as well as representatives from patient groups and the public will evaluate the opportunities and challenges in applying AD in trials enrolling children and propose recommendations on best practices. DISCUSSION: This study will deliver practical recommendations on the use of AD in pediatric CTs. Collaboration and consultation with national and global partners will ensure that our results meet the needs of researchers, regulators, and patients, both locally and globally, and that they remain current and relevant by engaging a wide variety of stakeholders. Overall, this research will enrich the knowledge base regarding if, how, and when AD can be used to answer research questions with fewer resources while still meeting the highest ethical standards and regulatory requirements for CTs. In turn, this will result in increased high-quality clinical research needed by health care providers so they have access to appropriate, population-specific evidence regarding the safe and effective use of medicines in children.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,134
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,199
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1340,199
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,843
Tête enseignante GPT0,695
Écart entre enseignants0,149 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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