Characteristics of pivotal clinical trials of FDA-approved endovascular devices between 2000 and 2018: An interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Food and Drug Administration (FDA) reviews safety, efficacy, and the quality of medical devices through its regulatory process. The FDA Safety and Innovation Act (FDASIA) of 2012 was aimed at accelerating the regulatory process for medical devices. Objectives: The purpose of our study was to (1) quantify characteristics of pivotal clinical trials (PCTs) supporting the premarket approval of endovascular medical devices and (2) analyze trends over the last two decades in light of the FDASIA. Methods: We surveyed the study designs of endovascular devices with PCTs from the US FDA pre-market approval medical devices database. The effect of FDASIA on key design parameters (e.g., randomization, masking, and number of enrolled patients) was estimated using an interrupted time series analysis (segmented regression). Results: < 0.0001). Discussion: Our results reveal an overall trend of decreased regulatory requirements as it relates to clinical trial characteristics, but a compensatory increased rate of post-approval across device classes. Furthermore, there was an emphasis on proving equivalence or non-inferiority rather than more use of active comparators in clinical trials. Medical device stakeholders, notably clinicians, must be aware of the shifting regulatory landscape in order to play an active role in promoting patient safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,022 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».