Protocol for a randomized multicenter study for isolated skin vasculitis (ARAMIS) comparing the efficacy of three drugs: azathioprine, colchicine, and dapsone
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin-limited forms of vasculitis, while lacking systemic manifestations, can persist or recur indefinitely, cause pain, itch, or ulceration, and be complicated by infection or scarring. High-quality evidence on how to treat these conditions is lacking. The aim of this comparative effectiveness study is to determine the optimal management of patients with chronic skin-limited vasculitis. METHODS: ARAMIS is a multicenter, sequential, multiple assignment randomized trial with an enrichment design (SMARTER) aimed at comparing the efficacy of three drugs-azathioprine, colchicine, and dapsone-commonly used to treat various forms of isolated skin vasculitis. ARAMIS will enroll patients with isolated cutaneous small or medium vessel vasculitis, including cutaneous small vessel vasculitis, immunoglobulin A (IgA) vasculitis (skin-limited Henoch-Schönlein purpura), and cutaneous polyarteritis nodosa. Patients not responding to the initial assigned therapy will be re-randomized to one of the remaining two study drugs (Stage 2). Those with intolerance or contraindication to a study drug can be randomized directly into Stage 2. Target enrollment is 90 participants, recruited from international centers affiliated with the Vasculitis Clinical Research Consortium. The number of patients enrolled directly into Stage 2 of the study will be capped at 10% of the total recruitment target. The primary study endpoint is the proportion of participants from the pooled study stages with a response to therapy at month 6, according to the study definition. DISCUSSION: ARAMIS will help identify effective agents for skin-limited forms of vasculitis, an understudied group of diseases. The SMARTER design may serve as an example for future trials in rare diseases. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT02939573. Registered on 18 October 2016.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».