Defining consensus opinion to develop randomised controlled trials in rare diseases using Bayesian design: An example of a proposed trial of adalimumab versus pamidronate for children with CNO/CRMO
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chronic nonbacterial osteomyelitis (CNO) is a rare autoinflammatory bone disorder primarily affecting children and adolescents. It can lead to chronic pain, bony deformities and fractures. The pathophysiology of CNO is incompletely understood. Scientific evidence suggests dysregulated expression of pro- and anti-inflammatory cytokines to be centrally involved. Currently, treatment is largely based on retrospective observational studies and expert opinion. Treatment usually includes nonsteroidal anti-inflammatory drugs and/or glucocorticoids, followed by a range of drugs in unresponsive cases. While randomised clinical trials are lacking, retrospective and prospective non-controlled studies suggest effectiveness of TNF inhibitors and bisphosphonates. The objective of the Bayesian consensus meeting was to quantify prior expert opinion. METHODS: Twelve international CNO experts were randomly chosen to be invited to a Bayesian prior elicitation meeting. RESULTS: Results showed that a typical new patient treated with pamidronate would have an 84% chance of improvement in their pain score relative to baseline at 26 weeks and an 83% chance on adalimumab. Experts thought there was a 50% chance that a new typical patient would record a pain score of 28mm (pamidronate) to 30mm (adalimumab) or better at 26 weeks. There was a modest trend in prior opinion to indicate an advantage of pamidronate vs adalimumab, with a 68% prior chance that pamidronate is superior to adalimumab by some margin. However, it is clear that there is considerable uncertainty about the precise relative merits of the two treatments. CONCLUSIONS: The rarity of CNO leads to challenges in conducting randomised controlled trials with sufficient power to provide a definitive outcome. We address this using a Bayesian design, and here describe the process and outcome of the elicitation exercise to establish expert prior opinion. This opinion will be tested in the planned prospective CNO study. The process for establishing expert consensus opinion in CNO will be helpful for developing studies in other rare paediatric diseases.
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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 | 0,573 | 0,595 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».