Optimizing the design of invasive placebo interventions in randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Placebo-controlled trials play an important role in the evaluation of healthcare interventions. However, they can be challenging to design and deliver for invasive interventions, including surgery. In-depth understanding of the component parts of the treatment intervention is needed to ascertain what should, and should not, be delivered as part of the placebo. Assessment of risk to patients and strategies to ensure that the placebo effectively mimics the treatment are also required. To date, no guidance exists for the design of invasive placebo interventions. This study aimed to develop a framework to optimize the design and delivery of invasive placebo interventions in RCTs. METHODS: A preliminary framework was developed using published literature to: expand the scope of an existing typology, which facilitates the deconstruction of invasive interventions; and identify placebo optimization strategies. The framework was refined after consultation with key stakeholders in surgical trials, consensus methodology and medical ethics. RESULTS: The resulting DITTO framework consists of five stages: deconstruct treatment intervention into constituent components and co-interventions; identify critical surgical element(s); take out the critical element(s); think risk, feasibility and role of placebo in the trial when considering remaining components; and optimize placebo to ensure effective blinding of patients and trial personnel. CONCLUSION: DITTO considers invasive placebo composition systematically, accounting for risk, feasibility and placebo optimization. Use of the framework can support the design of high-quality RCTs, which are needed to underpin delivery of healthcare interventions.
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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 | 0,648 | 0,640 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| 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 ».