Interpretation of chronic pain clinical trial outcomes: IMMPACT recommended considerations
Notice bibliographique
Résumé
Interpreting randomized clinical trials (RCTs) is crucial to making decisions regarding the use of analgesic treatments in clinical practice. In this article, we report on an Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials (IMMPACT) consensus meeting organized by the Analgesic, Anesthetic, and Addiction Clinical Trial Translations, Innovations, Opportunities, and Networks, the purpose of which was to recommend approaches that facilitate interpretation of analgesic RCTs. We review issues to consider when drawing conclusions from RCTs, as well as common methods for reporting RCT results and the limitations of each method. These issues include the type of trial, study design, statistical analysis methods, magnitude of the estimated beneficial and harmful effects and associated precision, availability of alternative treatments and their benefit-risk profile, clinical importance of the change from baseline both within and between groups, presentation of the outcome data, and the limitations of the approaches used.
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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 | 0,839 | 0,954 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,029 |
| Communication savante | 0,041 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».