Data Monitoring for the Chinese Clinical Trials of Remdesivir in Treating Patients with COVID-19 During the Pandemic Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Two phase-III, double-blind, randomized clinical trials of remdesivir plus SOC (standard of care) versus placebo plus SOC have been conducted in Wuhan hospitals by Chinese investigators during the urgent COVID-19 epidemic [ClincalTrials.gov NCT04257656 and NCT04252664]. These trials have been highly anticipated worldwide. We expect investigators of the trials will soon report the clinical and laboratory findings from the medical perspective. This manuscript provides documentary style information on the process of monitoring key data and making recommendations to the sponsor and investigators based on analytical insights when dealing with the emergent situation from the statistical viewpoint. Having monitored data sequentially from 237 patients, we comment on the strength and weakness of the study design and suggest the treatment effect of remdesivir on severe COVID-19 cases. Our experience with using the Dynamic Data Monitoring (DDM) tool has demonstrated its efficiency and reliability in supporting DSMB's instantaneous review of essential data during the emergent situation. DDM, when used properly by disciplined statisticians, has shown its capability of exploring the trial data flexibly and, in the meantime, protecting the trial's scientific integrity.
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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 | 0,024 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».