Methodological Issues in Randomized Clinical Trials for Prodromal Alzheimer's and Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) and Parkinson's disease (PD) are the first and second most common neurodegenerative disorders, respectively. Both are proteinopathies with inexorable courses and no approved disease-modifying therapies. A substantial effort has been made to identify interventions that could slow down the progression of AD and PD; to date, with no success. The advances in biomarker research improved the identification of individuals at risk for these disorders before symptom onset, recognizing the pre-clinical stage, in which there is abnormal protein accumulation but no clinical symptoms of the disease, and the prodromal stage, in which mild symptoms are present but the clinical diagnostic criteria for disease cannot be fulfilled. The ability to detect pre-clinical and prodromal stages of these diseases has encouraged clinical trials for disease-modification at earlier phases, seeking to slow or prevent phenoconversion into clinical disease. Clinical trials at these stages have several challenges, such as the identification of the eligible population, the appropriate choice of biomarkers, the definition of clinical endpoints, the duration of follow-up, and the statistical analysis. This article aims to discuss some of the methodological challenges in the design of trials for pre-clinical and prodromal phases of AD and PD, to critically review the recent studies, and to discuss methodological approaches to mitigate these challenges in trial design.
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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 | 0,518 | 0,638 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».