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Enregistrement W4387722249 · doi:10.1016/j.eclinm.2023.102283

A framework for the definition and interpretation of the use of surrogate endpoints in interventional trials

2023· article· en· W4387722249 sur OpenAlex
Oriana Ciani, Anthony Muchai Manyara, Philippa Davies, Derek Stewart, Christopher J. Weir, Amber Young, Jane Blazeby, Nancy J. Butcher, Sylwia Bujkiewicz, An‐Wen Chan, Dalia Dawoud, Martin Offringa, Mario Ouwens, Asbjørn Hróbjartsson, Alain Amstutz, Luca Bertolaccini, Vito Domenico Bruno, Declan Devane, Christina Danielli Coelho de Morais Faria, Peter B. Gilbert, Ray Harris, Marissa Lassere, Lucio Marinelli, Sarah Markham, John H. Powers, Yousef Rezaei, Laura Richert, Falk Schwendicke, Larisa G. Tereshchenko, Alparslan Turan, Andrew Worrall, Robin Christensen, Gary S. Collins, Joseph S. Ross, Rod S Taylor

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNIHR Leicester Biomedical Research CentreMedical Research CouncilCancer Research UKNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of BristolNIHR Bristol Biomedical Research CentreParker Institute for Cancer ImmunotherapyUniversität Basel
Mots-clésMedicineSurrogate endpointInterpretation (philosophy)Medical physicsClinical endpointClinical trialIntensive care medicineRadiologyInternal medicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Interventional trials that evaluate treatment effects using surrogate endpoints have become increasingly common. This paper describes four linked empirical studies and the development of a framework for defining, interpreting and reporting surrogate endpoints in trials. Methods: As part of developing the CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials) and SPIRIT (Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials) extensions for randomised trials reporting surrogate endpoints, we undertook a scoping review, e-Delphi study, consensus meeting, and a web survey to examine current definitions and stakeholder (including clinicians, trial investigators, patients and public partners, journal editors, and health technology experts) interpretations of surrogate endpoints as primary outcome measures in trials. Findings: Current surrogate endpoint definitional frameworks are inconsistent and unclear. Surrogate endpoints are used in trials as a substitute of the treatment effects of an intervention on the target outcome(s) of ultimate interest, events measuring how patients feel, function, or survive. Traditionally the consideration of surrogate endpoints in trials has focused on biomarkers (e.g., HDL cholesterol, blood pressure, tumour response), especially in the medical product regulatory setting. Nevertheless, the concept of surrogacy in trials is potentially broader. Intermediate outcomes that include a measure of function or symptoms (e.g., angina frequency, exercise tolerance) can also be used as substitute for target outcomes (e.g., all-cause mortality)-thereby acting as surrogate endpoints. However, we found a lack of consensus among stakeholders on accepting and interpreting intermediate outcomes in trials as surrogate endpoints or target outcomes. In our assessment, patients and health technology assessment experts appeared more likely to consider intermediate outcomes to be surrogate endpoints than clinicians and regulators. Interpretation: There is an urgent need for better understanding and reporting on the use of surrogate endpoints, especially in the setting of interventional trials. We provide a framework for the definition of surrogate endpoints (biomarkers and intermediate outcomes) and target outcomes in trials to improve future reporting and aid stakeholders' interpretation and use of trial surrogate endpoint evidence. Funding: SPIRIT-SURROGATE/CONSORT-SURROGATE project is Medical Research Council Better Research Better Health (MR/V038400/1) funded.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,843
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle