Allergen immunotherapy: The growing role of observational and randomized trial “Real‐World Evidence”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although there is a considerable body of knowledge about allergen immunotherapy (AIT), there is a lack of data on the reliability of real-world evidence (RWE) in AIT, and consequently, a lack of information on how AIT effectively works in real life. METHODS: To address the current unmet need for an appraisal of the quality of RWE in AIT, the European Academy of Allergy and Clinical Immunology Methodology Committee recently initiated a systematic review of observational studies of AIT, which will use the RELEVANT tool and the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach (GRADE) to rate the quality of the evidence base as a whole. The next step will be to develop a broadly applicable, pragmatic "real-world" database using systematic data collection. Based on the current RWE base, and perspectives and recommendations of authorities and scientific societies, a hierarchy of RWE in AIT is proposed, which places pragmatic trials and registry data at the positions of highest level of evidence. KEY RESULTS: There is a need to establish more AIT registries that collect data in a cohesive way, using standardized protocols. CONCLUSIONS: This will provide an essential source of real-world data that can be easily shared, promoting evidence-based research and quality improvement in study design and clinical decision-making.
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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 | 0,563 | 0,739 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».