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Enregistrement W3194295390 · doi:10.1111/acer.14670

Baseline severity and the prediction of placebo response in clinical trials for alcohol dependence: A meta‐regression analysis to develop an enrichment strategy

2021· review· en· W3194295390 sur OpenAlexaff
Bruno Scherrer, Julien Guiraud, Giovanni Addolorato, Henri‐Jean Aubin, Andrea de Bejczy, Amine Benyamina, Wim van den Brink, Fabio Caputo, Maurice Demattéis, Anna E. Goudriaan, Antoni Gual, Falk Kiefer, Lorenzo Leggio, Otto‐Michael Lesch, Icro Maremmani, David Nutt, François Paillé, Pascal Perney, Roch Poulnais, Quentin Raffaillac, Jürgen Rehm, Benjamin Rolland, Nicolas Simon, Bo Söderpalm, Wolfgang H. Sommer, Rainer Spanagel

Notice bibliographique

RevueAlcoholism Clinical and Experimental Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPlaceboAbstinenceInterquartile rangeMedicineInternal medicinePopulationRandomized controlled trialMeta-analysisSeverity of illnessPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is considerable unexplained variability in alcohol abstinence rates (AR) in the placebo groups of randomized controlled trials (RCTs) for alcohol dependence (AD). This is of particular interest because placebo responses correlate negatively with treatment effect size. Recent evidence suggests that the placebo response is lower in very heavy drinkers who show no "spontaneous improvement" prior to treatment initiation (high-severity population) than in a mild-severity population and in studies with longer treatment duration. We systematically investigated the relationship between population severity, treatment duration, and the placebo response in AR to inform a strategy aimed at reducing the placebo response and thereby increasing assay sensitivity in RCTs for AD. METHODS: We conducted a systematic literature review on placebo-controlled RCTs for AD.We assigned retained RCTs to high- or mild-severity groups of studies based on baseline drinking risk levels and abstinence duration before treatment initiation. We tested the effects of population severity and treatment duration on the placebo response in AR using meta-regression analysis. RESULTS: Among the 19 retained RCTs (comprising 1996 placebo-treated patients), 11 trials were high-severity and 8 were mild-severity RCTs. The between-study variability in AR was lower in the high-severity than in the mild-severity studies (interquartile range: 7.4% vs. 20.9%). The AR in placebo groups was dependent on population severity (p = 0.004) and treatment duration (p = 0.017) and was lower in the high-severity studies (16.8% at 3 months) than the mild-severity studies (36.7% at 3 months). CONCLUSIONS: Pharmacological RCTs for AD should select high-severity patients to decrease the magnitude and variability in the placebo effect and and improve the efficiency of drug development efforts for AD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,257
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2570,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,697
Tête enseignante GPT0,626
Écart entre enseignants0,071 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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