Key design elements of successful acute ischemic stroke treatment trials
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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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 | 0,404 | 0,597 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».