Many trials of hydroxychloroquine for SARS-CoV-2 were redundant and potentially unethical: an analysis of the NIH clinical trials registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to map the landscape of trials investigating hydroxychloroquine (HCQ) for SARS-CoV-2 in order to draw conclusions about how clinical trials have been conducted in the pandemic environment and offer potential regulatory recommendations. STUDY DESIGN AND SETTING: We identified and captured data related to registered studies using HCQ to treat SARS-CoV-2 registered with the publicly available National Institutes of Health (NIH) Clinical Trials Registry between February and November 2020. RESULTS: Between February and November 2020, 206 studies investigating HCQ in SARS-CoV-2 were registered with the NIH Clinical Trials Registry. As of November 2020, 135 studies were listed as ongoing, 22 have been completed, and 46 are either suspended or have been terminated. Reasons for suspension or termination included difficulties with patient recruitment (n = 9), emerging evidence showing a lack of benefit of HCQ (n = 7), and recommendations by regulatory boards to discontinue (n = 10). CONCLUSION: Many clinical trials of HCQ were launched in the first months of the pandemic, and a significant proportion of them remained active as of November 2020. The medical community appears to have responded very quickly to political interest in HCQ, while responding much more slowly to the evolving medical evidence of its lack of efficacy.
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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 | 0,183 | 0,325 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».