Do Patient Characteristics Matter When Calculating Sample Size for Eczema Clinical Trials?
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Patient-Oriented Eczema Measure (POEM) is the core outcome instrument recommended for measuring patient-reported atopic eczema symptoms in clinical trials. To ensure that the statistical significance of clinical trial results is meaningful, trials are often designed by specifying the target difference in the primary outcome as part of the sample size calculation. One method used to specify the target difference is a score that corresponds to a standardized effect size. Objectives: to assess how the standardized effect size of POEM scores vary across age, gender, ethnicity and disease severity. Methods: This study combined data from five UK-based randomized clinical trials of eczema treatments in order to assess differences in self-reported eczema symptoms (POEM) corresponding to a standardized effect size (0.5 SD of baseline POEM scores) across age, gender, ethnicity and disease severity. Results: were remarkably consistent across participants of varying ages, gender, ethnicity and disease severity from datasets of five UK trials in children (range 2.99-3.45). Conclusions: This study provides information that can support those designing clinical trials to determine their sample size and can aid individuals interpreting trial results. Further exploration of differences in populations beyond the United Kingdom is needed.
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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 | 0,546 | 0,782 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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 ».