Adaptive Trials in Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Inclusion of adaptive design features in a clinical trial provides preplanned flexibility to dynamically modify a trial during its conduct while preserving validity and integrity. Adaptive trials are needed to accelerate the conduct of more efficient, informative, and ethical clinical research in the field of neurology. Stroke is a natural candidate for adoption of these innovative approaches to trial design. This Research Methods in Neurology article is informed by a scoping review that identified 45 completed or ongoing adaptive clinical trials in stroke that were appraised: 15 trials had published results with or without a published protocol and 30 ongoing trials (14 trials had a published protocol, and 16 trials were registered only). Interventions spanned acute (n = 28), rehabilitation (n = 8), prevention (n = 8), and rehabilitation and prevention (n = 1). A subsample of these trials was selected to illustrate the utility of adaptive design features and discuss why each adaptive feature was incorporated in the design to best achieve the aim; whether each individual feature was used and whether it resulted in expected efficiencies; and any learnings during preparation, conduct, or reporting. We then discuss the operational, ethical, and regulatory considerations that warrant careful consideration during adaptive trial planning and reflect on the workforce readiness to deliver adaptive trials in practice. We conclude that adaptive trials can be designed, funded, conducted, and published for a wide range of research questions and offer future directions to support adoption of adaptive trial designs in stroke and neurologic research more broadly.
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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 | 0,106 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».