A noninferiority design for a delayed calcineurin inhibitor substitution trial in kidney transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Improving long-term kidney transplant outcomes requires novel treatment strategies, including delayed calcineurin inhibitor (CNI) substitution, tested using informative trial designs. An alternative approach to the usual superiority-based trial is a noninferiority trial design that tests whether an investigational agent is not unacceptably worse than standard of care. An informative noninferiority design, with biopsy-proven acute rejection (BPAR) as the endpoint, requires determination of a prespecified, evidence-based noninferiority margin for BPAR. No such information is available for delayed CNI substitution in kidney transplantation. Herein we analyzed data from recent kidney transplant trials of CNI withdrawal and "real world" CNI- based standard of care, containing subjects with well-documented evidence of immune quiescence at 6 months posttransplant-ideal candidates for delayed CNI substitution. Our analysis indicates an evidence-based noninferiority margin of 13.8% for the United States Food and Drug Administration's composite definition of BPAR between 6 and 24 months posttransplant. Sample size estimation determined that ~225 randomized subjects would be required to evaluate noninferiority for this primary clinical efficacy endpoint, and superiority for a renal function safety endpoint. Our findings provide the basis for future delayed CNI substitution noninferiority trials, thereby increasing the likelihood they will provide clinically implementable results and achieve regulatory approval.
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 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 | 0,266 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».