Review of real-world evidence studies in type 2 diabetes mellitus: Lack of good practices
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Unlike randomized controlled trials, lack of methodological rigor is a concern about real-world evidence (RWE) studies. The objective of this study was to characterize methodological practices of studies collecting pharmacoeconomic data in a real-world setting for the management of type 2 diabetes mellitus (T2DM). METHODS: A systematic literature review was performed using the PICO framework: population consisted of T2DM patients, interventions and comparators were any intervention for T2DM care or absence of intervention, and outcomes were resource utilization, productivity loss or utility. Only RWE studies were included, defined as studies that were not clinical trials and that collected de novo data (no retrospective analysis). RESULTS: The literature search identified 1,158 potentially relevant studies, among which sixty were included in the literature review. Many studies showed a lack of transparency by not mentioning the source for outcome and exposure measurement, source for patient selection, number of study sites, recruitment duration, sample size calculation, sampling method, missing data, approbation by an ethics committee, obtaining patient's consent, conflicts of interest, and funding. A significant proportion of studies had poor quality scores and was at high risk of bias. CONCLUSIONS: RWE from T2DM studies lacks transparency and credibility. There is a need for good procedural practices that can increase confidence in RWE studies. Standardized methodologies specifically adapted for RWE studies collecting pharmacoeconomic data for the management of T2DM could help future reimbursement decision making in this major public health problem.
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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 | 0,385 | 0,762 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| 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 ».