Range and Variability of Outcomes Reported in Randomized Trials Conducted in Patients With Polycystic Kidney Disease: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE & OBJECTIVE: Trials in autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) have increased, but their impact on decision making has been limited. Because heterogeneity in reported outcomes may be responsible, we assessed their range and variability in ADPKD trials. STUDY DESIGN: Systematic review. SETTING & STUDY POPULATION: Adult participants in clinical trials in ADPKD. SELECTION CRITERIA FOR STUDIES: We included trials that studied adults and were published in English. For trials that enrolled patients without ADPKD, only those enrolling ≥50% of participants with ADPKD were included. DATA EXTRACTION: We extracted information on all discrete outcome measures, grouped them into 97 domains, and classified them into clinical, surrogate, and patient-reported categories. For each category, we choose the 3 most frequently reported domains and performed a detailed analysis of outcome measures. ANALYTICAL APPROACH: Frequencies and characteristics of outcome measures were described. RESULTS: Among 68 trials, 1,413 different outcome measures were reported. 97 domains were identified; 41 (42%) were surrogate, 30 (31%) were clinical, and 26 (27%) were patient reported. The 3 most frequently reported domains were in the surrogate category: kidney function (54; 79% of trials; using 46 measures), kidney and cyst volumes (43; 63% of trials; 52 measures), and blood pressure (27; 40% of trials, 30 measures); in the clinical category: infection (10; 15%; 21 measures), cardiovascular events (9; 13%; 6 measures), and kidney failure requiring kidney replacement therapy (8; 12%; 5 measures); and in the patient-reported category: pain related to ADPKD (16; 24%; 26 measures), pain for other reasons (11; 16%; 11 measures), and diarrhea/constipation/gas (10; 15%; 9 measures). LIMITATIONS: Outcome measures were assessed for only the top 3 domains in each category. CONCLUSIONS: The outcomes in ADPKD trials are broad in scope and highly variable. Surrogate outcomes were most frequently reported. Patient-reported outcomes were uncommon. A consensus-based set of core outcomes meaningful to patients and clinicians is needed for future ADPKD trials.
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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 | 0,029 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».