Estimands for atopic dermatitis clinical trials: Expert opinion on the importance of intercurrent events
Notice bibliographique
Résumé
Despite the emergence of novel targeted treatments for atopic dermatitis (AD), there is a lack of guidelines on standardizing analysis of clinical trial data. To define and estimate meaningful treatment comparisons, several factors, including intercurrent events, must be taken into account. Intercurrent events are defined as events occurring after treatment initiation that affect either the interpretation or existence of the measurements associated with clinical questions of interest. Due to the relapsing, unpredictable nature of AD, intercurrent events frequently occur in AD trials, such as use of rescue therapy for intense itch and sleep deprivation. Despite the impact of intercurrent events in AD, they are often handled in an inconsistent manner across trials, which limits results interpretation. The estimand framework is increasingly used to estimate treatment effects while accounting for intercurrent events. This review explores how guidance from the International Council for Harmonization of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use (ICH) on the use of estimands can be applied to support AD clinical trial design and analysis. We propose that estimands are used in AD trials and defined early during trial design. The use of estimands can provide clinicians with interventional trial results that are more reflective of clinical practice, help facilitate comparisons across clinical trials, and are more informative to enable improved treatment selection for patients.
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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 | 0,130 | 0,330 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».