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Enregistrement W4306734901 · doi:10.1186/s13063-022-06824-6

Experiences of the Data Monitoring Committee for the RECOVERY trial, a large-scale adaptive platform randomised trial of treatments for patients hospitalised with COVID-19

2022· article· en· W4306734901 sur OpenAlexaff
Peter Sandercock, Janet Darbyshire, David L. DeMets, Robert Fowler, David G. Lalloo, Mohammed Munavvar, Natalie Staplin, Adilia Warris, Janet Wittes, Jonathan Emberson

Notice bibliographique

RevueTrials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareWellcome Trust
Mots-clésMedicineClinical trialData monitoring committeeRandomized controlled trialScale (ratio)ConfidentialityPandemicData collectionConsolidated Standards of Reporting TrialsProtocol (science)Alternative medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SurgeryComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To inform the oversight of future clinical trials during a pandemic, we summarise the experiences of the Data Monitoring Committee (DMC) for the Randomised Evaluation of COVID therapy trial (RECOVERY), a large-scale randomised adaptive platform clinical trial of treatments for hospitalised patients with COVID-19. METHODS AND FINDINGS: During the first 24 months of the trial (March 2020 to February 2022), the DMC oversaw accumulating data for 14 treatments in adults (plus 10 in children) involving > 45,000 randomised patients. Five trial aspects key for the DMC in performing its role were: a large committee of members, including some with extensive DMC experience and others who had broad clinical expertise; clear strategic planning, communication, and responsiveness by the trial principal investigators; data collection and analysis systems able to cope with phases of very rapid recruitment and link to electronic health records; an ability to work constructively with regulators (and other DMCs) to address emerging concerns without the need to release unblinded mortality results; and the use of videoconferencing systems that enabled national and international members to meet at short notice and from home during the pandemic when physical meetings were impossible. Challenges included that the first four treatments introduced were effectively 'competing' for patients (increasing pressure to make rapid decisions on each one); balancing the global health imperative to report on findings with the need to maintain confidentiality until the results were sufficiently certain to appropriately inform treatment decisions; and reliably assessing safety, especially for newer agents introduced after the initial wave and in the small numbers of pregnant women and children included. We present a series of case vignettes to illustrate some of the issues and the DMC decision-making related to hydroxychloroquine, dexamethasone, casirivimab + imdevimab, and tocilizumab. CONCLUSIONS: RECOVERY's streamlined adaptive platform design, linked to hospital-level and population-level health data, enabled the rapid and reliable assessment of multiple treatments for hospitalised patients with COVID-19. The later introduction of factorial assessments increased the trial's efficiency, without compromising the DMC's ability to assess safety and efficacy. Requests for the release of unblinded primary outcome data to regulators at points when data were not mature required significant efforts in communication with the regulators by the DMC to avoid inappropriate early trial termination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,316
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,302
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3160,302
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,219
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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