Empirical progression criteria thresholds for feasibility outcomes in HIV clinical trials: a methodological study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pilot and feasibility trials use predetermined thresholds for feasibility outcomes to decide if a larger trial is feasible. These thresholds may be derived from the literature, observational data, or clinical experience. The aim of this study was to determine empirical estimates for feasibility outcomes to inform future HIV pilot randomized trials. METHODS: We conducted a methodological study of HIV clinical trials indexed in the past 5 years (2017-2021) in the PubMed database. We included trials of people living with HIV individually randomized to any type of intervention and excluded pilot trials and cluster randomized trials. Screening and data extraction were conducted in duplicate. We computed estimates for recruitment, randomization, non-compliance, lost to follow-up, discontinuation, and the proportion analyzed using a random effects meta-analysis of proportions and reported these estimates according to the following subgroups: use of medication, intervention type, trial design, income level, WHO region, participant type, comorbidities, and source of funding. We report estimates with 95% confidence intervals. RESULTS: We identified 2122 studies in our search, of which 701 full texts were deemed relevant, but only 394 met our inclusion criteria. We found the following estimates: recruitment (64.1%; 95% CI 57.7 to 70.3; 156 trials); randomization (97.1%; 95% CI 95.8 to 98.3; 187 trials); non-compliance (3.8%; 95% CI 2.8 to 4.9; 216 trials); lost to follow-up (5.8%; 95% CI 4.9 to 6.8; 251 trials); discontinuation (6.5%; 95% CI 5.5 to 7.5; 215 trials); analyzed (94.2%; 95% CI 92.9 to 95.3; 367 trials). There were differences in estimates across most subgroups. CONCLUSION: These estimates may be used to inform the design of HIV pilot randomized trials with careful consideration of variations due to some of the subgroups investigated.
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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 | 0,698 | 0,880 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| 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; 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 ».