How cutting-edge trial design can assess outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Randomized clinical trials (RCTs) have come to be accepted as the gold standard for assessing the efficacy and effectiveness of therapeutics and interventions in medicine. In this paper, we aim to describe some evolving concepts associated with the design and conduct of RCTs and outline new approaches aiming to increase efficiency and reduce costs. RECENT FINDINGS: A well-powered and performed RCT is usually a study involving several different centers from different geographical areas that enrolls a large number of patients in diverse clinical settings. Altogether, these features increase the generalizability of the study and make the rapid implementation of the findings more likely. However, this does not come without cost. Among several possible alternatives to conventional RCTs, the most important ones are related to the unit of randomization (individual vs. cluster), study design (conventional vs. adaptive), randomization scheme (fixed vs. response-adaptive), data collection (conventional case report forms vs. registry-embedded) and statistical approach (frequentist vs. Bayesian). SUMMARY: While conventional RCTs remain the gold standard for generating evidence, new trial designs may be considered to reduce sample size and costs while improving trial efficiency and power. However, they raise new challenges for testing feasibility, conduct, ethical oversight and statistical analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,451 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».