The detailed clinical objectives approach to designing clinical trials and choosing estimands
Notice bibliographique
Résumé
Objective setting is a necessary early step in the development of a clinical trial. ICH E9(R1) notes that the clinical objectives of a trial lead directly to the choice of estimands but barely discusses objectives themselves. Indeed, there is very little guidance anywhere in literature about objectives in clinical trials. This article identifies the substantial overlap between description of estimands and high quality definitions of objectives. It consequently shows that the estimand is decided by the precise choice of trial objective, and that therefore estimand decisions should be made at the objective level. The Detailed Clinical Objectives approach is proposed to support this. It emphasises clarity, specificity and a clinical focus when choosing and documenting objectives. Template text and examples are included to provide guidance on how it can be used in real trials. Finally, we describe objective-driven trial design, emphasising how strong objective setting establishes an important foundation for rigorous trial design discussions, logistical and operational decision-making during trial preparations, and clear communication of results and conclusions at the end of the trial. Highlighting the distinctions between objectives and estimands, we note how an objective-based framework can build on the ICH E9(R1) estimand framework to address many of its unanswered questions.
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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 | 0,341 | 0,403 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».