Key design elements of successful acute ischemic stroke treatment trials
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
PURPOSE: We review key design elements of positive randomized controlled trials (RCTs) in acute ischemic stroke (AIS) treatment and summarize their main characteristics. METHOD: We searched Medline, Pubmed and Cochrane databases for positive RCTs in AIS treatment. Trials were included if (1) they had a randomized controlled design, with (at least partial) blinding for endpoints, (2) they tested against placebo (or on top of standard therapy in a superiority design) or against approved therapy; (3) the protocol was registered and/or published before trial termination and unblinding (if required at study commencement); (4) the primary endpoint was positive in the intention to treat analysis; and (5) the study findings led to approval of the investigational product and/or high ranked recommendations. A topical approach was used, therefore the findings were summarized as a narrative review. FINDINGS: Seventeen positive RCTs met the inclusion criteria. The majority of trials included less than 1000 patients (n = 15), had highly selective inclusion criteria (n = 16), used the modified Rankin score as a primary endpoint (n = 15) and had a frequentist design (n = 16). Trials tended to be national (n = 12), investigator-initiated and performed with public funding (n = 11). DISCUSSION: Smaller but selective trials are useful to identify efficacy in a particular subgroup of stroke patients. It may also be of advantage to limit the number of participating countries and centers to avoid heterogeneity in stroke management and bureaucratic burden. CONCLUSION: The key characteristics of positive RCTs in AIS treatment described here may assist in the design of further trials investigating a single intervention with a potentially high effect size.
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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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle