MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3047282220 · doi:10.1080/19466315.2020.1804444

Clinical Trial Drug Safety Assessment for Studies and Submissions Impacted by COVID-19

2020· article· en· W3047282220 sur OpenAlexaff
Mary Nilsson, Brenda Crowe, Greg Anglin, Greg Ball, Melvin Munsaka, Seta Shahin, Wei Wang

Notice bibliographique

RevueStatistics in Biopharmaceutical Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensEli Lilly (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Clinical trialMedicinePandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Medical emergencyMedical physicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

–In this article, we provide guidance on how safety analyses and reporting of clinical trial safety data may need to be modified, given potential impact from the COVID-19 pandemic. Impact could include missed visits, alternative methods for assessments (such as virtual visits), alternative locations for assessments (such as local labs), and study drug interruptions. Starting from the safety analyses typically included in Clinical Study Reports for Phase 2-4 clinical trials and integrated submission documents, we assess what modifications might be needed. If the impact from COVID-19 affects treatment arms equally, analyses of adverse events from controlled data can, to a large extent, remain unchanged. However, interpretation of summaries from uncontrolled data (summaries that include open-label extension data) will require even more caution than usual. Special consideration will be needed for safety topics of interest, especially events expected to have a higher incidence due to a COVID-19 infection or due to quarantine or travel restrictions (e.g., depression). Analyses of laboratory measurements may need to be modified to account for the combination of measurements from local and central laboratories.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,712
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,712
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,933
Tête enseignante GPT0,798
Écart entre enseignants0,136 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel · Observationnel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStatistics in Biopharmaceutical ResearchMême sujetStatistical Methods in Clinical TrialsCatégorieMétarechercheTravaux en français237 207