Clinical, Endoscopic, and Safety Placebo Rates in Induction and Maintenance Trials of Crohn’s Disease: Meta-Analysis of Randomised Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Precision in estimating placebo rates is important for clinical trial design. AIM: To quantify placebo rates across relevant endpoints in Crohn's disease [CD] trials and identify the factors influencing these rates in a contemporary meta-analysis. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, and CENTRAL from inception to March 2021. Eligible studies were placebo-controlled trials of pharmacological interventions for CD. Placebo response and remission rates for induction and maintenance trials were extracted and pooled by random-effects to quantify placebo rates across studies. Mixed-effects meta-regression was used to evaluate the effects of study-level characteristics on placebo rates. RESULTS: In 125 studies [91 induction, 46 maintenance], placebo clinical remission and response rates for induction studies were 18% (95% confidence interval [CI] 16, 21%], and 32% [95% CI 29, 35%], respectively, and for maintenance studies were 28% [95% CI 23, 34%] and 30% [95% CI 24, 37%], respectively. Endoscopic remission and response rates in induction studies were 8% [95% CI 4, 18%] and 16% [95% CI 11, 23%], respectively. Trials enrolling patients with prior biologic exposure, longer disease duration, and higher CD activity index scores were associated with lower placebo clinical remission rates. Increased duration of follow-up, more follow-up visits, and a greater proportion of patients with colonic disease distribution were associated with higher clinical placebo rates. CONCLUSIONS: Placebo remission and response rates in CD trials vary according to the phase of the trial, endpoint assessed, and induction or maintenance design. These contemporary estimates will help to inform future CD trial design.
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 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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».