Meta‐analysis: Placebo rates in microscopic colitis randomised trials and applications for future drug development using a historical control arm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective medical therapies for patients with microscopic colitis (MC) who fail budesonide are lacking. However, conducting randomised controlled trials (RCTs) in MC has been challenging due to small sample sizes. Understanding placebo responses can help inform more efficient future trials. AIMS: The aim of this study is to estimate clinical and histologic placebo response rates and to determine factors associated with placebo response in MC. METHODS: EMBASE, MEDLINE, and CENTRAL were searched until 7 January 2022, to identify placebo-controlled RCTs in adult patients with MC. Clinical and histologic response in the placebo arms were pooled using random-effects models. Stratified analyses based on disease- and trial-level characteristics, leave-one-out meta-analysis, and cumulative meta-analysis were performed. RESULTS: = 66.4%, p = 0.01 (tests for heterogeneity), respectively. Clinical response to placebo was numerically higher in patients with lymphocytic compared to collagenous colitis (39.9% vs. 19.8%, p = 0.08). Heterogeneity in clinical response to placebo was significantly reduced when the Miehlke 2014 RCT was excluded in the leave-one-out meta-analysis or when a more stringent secondary definition of response based on the Hjortswang criteria was applied. CONCLUSIONS: Approximately one-quarter of patients in MC trials respond to placebo, although with substantial heterogeneity, reflecting the need for standardised outcome definitions and study designs for MC. This analysis also serves to inform future MC trials that may consider incorporating an external, historical placebo control arm, rather than directly randomising patients to placebo.
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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 | 0,137 | 0,224 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».