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Enregistrement W4389504862 · doi:10.1136/bmjopen-2023-076677

Use of external control arms in immune-mediated inflammatory diseases: a systematic review

2023· review· en· W4389504862 sur OpenAlexaff
Alexa Zayadi, Robert Edge, Claire E. Parker, John K MacDonald, Blue Neustifter, Joshua Chang, Guowei Zhong, Siddharth Singh, Brian G. Feagan, Christopher Ma, Vipul Jairath

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMedicineAnkylosing spondylitisPsoriatic arthritisClinical trialInternal medicineRandomized controlled trialPsoriasisPhysical therapyData extractionMEDLINEArthritisImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: External control arms (ECAs) provide useful comparisons in clinical trials when randomised control arms are limited or not feasible. We conducted a systematic review to summarise applications of ECAs in trials of immune-mediated inflammatory diseases (IMIDs). DESIGN: Systematic review with an appraisal of ECA source quality rated across five domains (data collection, study populations, outcome definitions, reliability and comprehensiveness of the dataset, and other potential limitations) as high, low or unclear quality. DATA SOURCES: Embase, Medline and Cochrane Central Register of Controlled Trial were searched through to 12 September 2023. ELIGIBILITY CRITERIA: Eligible studies were single-arm or randomised controlled trials (RCTs) of inflammatory bowel disease, pouchitis, rheumatoid arthritis, juvenile idiopathic arthritis, ankylosing spondylitis, psoriatic arthritis, psoriasis and atopic dermatitis in which an ECA was used as the comparator. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two authors independently screened the search results in duplicate. The characteristics of included studies, external data source(s), outcomes and statistical methods were recorded, and the quality of the ECA data source was assessed by two independent authors. RESULTS: Forty-three studies met the inclusion criteria (inflammatory bowel disease: 16, pouchitis: 1, rheumatoid arthritis: 12, juvenile idiopathic arthritis: 1, ankylosing spondylitis: 5, psoriasis: 3, multiple indications: 4). The majority of these trials were single-arm (33/43) and enrolled adult patients (34/43). All included studies used a historical control rather than a contemporaneous ECA. In RCTs, ECAs were most often derived from the placebo arm of another RCT (6/10). In single-arm trials, historical case series were the most common ECA source (19/33). Most studies (31/43) did not employ a statistical approach to generate the ECA from historical data. CONCLUSIONS: Standardised ECA methodology and reporting conventions are lacking for IMIDs trials. The establishment of ECA reporting guidelines may enhance the rigour and transparency of future research.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,282
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,282
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,016
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,295 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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