Large multicenter randomized trials in autism: key insights gained from the balovaptan clinical development program
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autism spectrum disorder (ASD) is a common and heterogeneous neurodevelopmental condition that is characterized by the core symptoms of social communication difficulties and restricted and repetitive behaviors. At present, there is an unmet medical need for therapies to ameliorate these core symptoms in order to improve quality of life of autistic individuals. However, several challenges are currently faced by the ASD community relating to the development of pharmacotherapies, namely in the conduct of clinical trials. Balovaptan is a V1a receptor antagonist that has been investigated to improve social communication difficulties in individuals with ASD. In this viewpoint, we draw upon our recent first-hand experiences of the balovaptan clinical development program to describe current challenges of ASD trials. DISCUSSION POINTS: The balovaptan trials were conducted in a wide age range of individuals with ASD with the added complexities associated with international trials. When summarizing all three randomized trials of balovaptan, a placebo response was observed across several outcome measures. Placebo response was predicted by greater baseline symptom severity, online recruitment of participants, and less experienced or non-academic trial sites. We also highlight challenges relating to selection of outcome measures in ASD, the impact of baseline characteristics, and the role of expectation bias in influencing trial results. CONCLUSION: Taken together, the balovaptan clinical development program has advanced our understanding of the key challenges facing ASD treatment research. The insights gained can be used to inform and improve the design of future clinical trials with the collective aim of developing efficacious therapies to support individuals with ASD.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle