Reporting of data monitoring committees and adverse events in paediatric trials: a descriptive analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: For 300 paediatric trials, we evaluated the reporting of: a data monitoring committee (DMC); interim analyses, stopping rules and early stopping; and adverse events and harm-related endpoints. METHODS: For this cross-sectional evaluation, we randomly selected 300 paediatric trials published in 2012 from the Cochrane Central Register of Controlled Trials. We collected data on the reporting of a DMC; interim analyses, stopping rules and early stopping; and adverse events and harm-related endpoints. We reported the findings descriptively and stratified by trial characteristics. RESULTS: Eighty-five (28%) of the trials investigated drugs, and 18% (n=55/300) reported a DMC. The reporting of a DMC was more common among multicentre than single centre trials (n=41/132, 31% vs n=14/139, 10%, p<0.001) and industry-sponsored trials compared with those sponsored by other sources (n=16/50, 32% vs n=39/250, 16%, p=0.009). Trials that reported a DMC enrolled more participants than those that did not (median [range]): 224 (10-60480) vs 91 (10-9528) (p<0.001). Only 25% of these trials reported interim analyses, and 42% reported stopping rules. Less than half (n=143/300, 48%) of trials reported on adverse events, and 72% (n=215/300) reported on harm-related endpoints. Trials that reported a DMC compared with those that did not were more likely to report adverse events (n=43/55, 78% vs 100/245, 41%, p<0.001) and harm-related endpoints (n=52/55, 95% vs. 163/245, 67%, p<0.001). Only 32% of drug trials reported a DMC; 18% and 19% did not report on adverse events or harm-related endpoints, respectively. CONCLUSIONS: The reporting of a DMC was infrequent, even among drug trials. Few trials reported stopping rules or interim analyses. Reporting of adverse events and harm-related endpoints was suboptimal.
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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 | 0,331 | 0,609 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».