Use of funded multicenter prospective longitudinal databases to inform clinical trials in rare diseases—Examination of cholestatic liver disease in Alagille syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The conduct of long-term conventional randomized clinical trials in rare diseases is very difficult, making evidenced-based drug development problematic. As a result, real-world data/evidence are being used more frequently to assess new therapeutic approaches in orphan diseases. In this investigation, inclusion and exclusion criteria from a published trial of maralixibat in Alagille syndrome (ALGS, ITCH NCT02057692) were applied to a prospective longitudinal cohort of children with cholestasis (LOGIC NCT00571272) to derive contextual comparator data for evolving clinical trials of intestinal bile acid transport inhibitors in ALGS. A natural history/clinical care cohort of 59 participants who met adapted inclusion and exclusion criteria of ITCH was identified from 252 LOGIC participants with ALGS with their native liver. Frequency weighting was used to match the age distribution of ITCH and yielded a cohort (Alagille Syndrome Natural History [ALGS NH]) that was very similar to the baseline status of ITCH participants. During a 2-year prospective follow-up there was a significant reduction in pruritus in the weighted ALGS NH cohort as assessed by the clinician scratch score (-1.43 [0.28] -1.99, -0.87; mean [SEM] 95% confidence interval). During the same time period, the total bilirubin, albumin, and alanine aminotransferase levels were unchanged, whereas platelet count dropped significantly (-65.2 [16.2] -98.3, -32.1). Weighted survival with native liver was 91% at 2 years in the ALGS NH. These investigations provide valuable real-world data that can serve as contextual comparators to current clinical trials, especially those without control populations, and highlight the value and importance of funded multicenter, prospective, natural history studies.
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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 | 0,170 | 0,336 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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; 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 ».