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Enregistrement W3081949500 · doi:10.1136/bmjopen-2019-036755

Adaptive design methods in dialysis clinical trials: a systematic review protocol

2020· review· en· W3081949500 sur OpenAlexfundno aff
Conor Judge, Robert Murphy, Sarah Cormican, Andrew Smyth, Martin O’Halloran, Martin O’Donnell

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Research BoardCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsHealth Service ExecutiveWellcome TrustWellcome
Mots-clésMedicineClinical trialData extractionProtocol (science)MEDLINEDialysisClinical study designMeta-analysisResearch designMedical physicsAdaptive designSystematic reviewIntensive care medicineRandomized controlled trialAlternative medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Adaptive design methods are a potential solution to improve efficiency of clinical trials but their uptake in dialysis is unknown. We aim to investigate the use of adaptive design methods in dialysis clinical trials and to cultivate further adoption of adaptive design methods by the nephrology community. METHODS AND ANALYSIS: We will adhere to the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols guidelines and the Cochrane Collaboration Handbook. We will perform a literature search through MEDLINE (PubMed), EMBASE and CENTRAL, a detailed data extraction of trial characteristics and a narrative synthesis of the data. There will be no language restrictions. We will estimate the percentage of adaptive clinical trials per year in dialysis. Subgroup analysis will be performed by dialysis modality, funder and geographical location. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval will not be required for this study as data will be obtained from publicly available clinical trials. We will disseminate our results in a peer-reviewed publication. PROSPERO REGISTRATION NUMBER.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,171
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,191
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1710,191
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,013
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0100,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,018

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 Opus0,980
Tête enseignante GPT0,835
Écart entre enseignants0,145 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreProtocole

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

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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