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Enregistrement W4407285916 · doi:10.1093/jcag/gwae059.130

A130 EVALUATING PLACEBO RATES IN EOSINOPHILIC ESOPHAGITIS RANDOMIZED CONTROLLED TRIALS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS

2025· review· en· W4407285916 sur OpenAlexaff
Najwa Sh. Ahmed, A Rivas, Yuhong Yuan, A Qasim, David B. O’Gorman, B Feagan, Vipul Jairath, Albert J. Bredenoord, Evan S. Dellon, Christopher Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEosinophilic Esophagitis
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEosinophilic esophagitisMeta-analysisPlaceboMedicineRandomized controlled trialSystematic reviewInternal medicineForest plotGastroenterologyMEDLINEPathologyAlternative medicineDiseaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Eosinophilic esophagitis (EoE) is a chronic inflammatory and progressive fibrotic condition of the esophagus. There are limited treatment options for EoE and a substantial unmet need for effective and safe medical therapies. Drug development in EoE has been hampered by heterogeneous placebo response rates and uncertainty regarding appropriate endpoint configurations. Accurate characterization of placebo response in EoE randomized controlled trials (RCTs) will help inform more future efficient trial designs. Aims To conduct a systematic review and meta-analysis to characterize symptomatic, endoscopic, and histologic placebo response rates in placebo controlled EoE RCTs. Methods We updated a Cochrane systematic review and meta-analysis, searching MEDLINE, EMBASE, and CENTRAL to January 1, 2024, to identify placebo-controlled RCTs evaluating medical therapies for patients with EoE. Studies were screened independently by 2 reviewers, and full texts were then reviewed for eligibility; all data extracted in parallel. Primary outcome: pooled proportion of clinical, endoscopic, and histologic responders and remitters randomized to placebo, using an intention-to-treat approach and random-effects model. Potential sources of heterogeneity were explored using meta-regression. Results A total of 25 RCTs were included. The pooled proportion of clinical response was 40.9% [95% CI: 29.7%-52.8%] with substantial heterogeneity (I2=74.9%). On meta-regression, older age and a higher probability of being randomized to placebo reduced the likelihood of clinical response to placebo. The pooled proportion of histologic remission defined as a peak eosinophil count [PEC] ≤6 eosinophils per high power field [HPF] or ≤1 eos/HPF was 4.3% [95% CI: 2.6%-6.2%] (I2=23.6%) and 1.3% [95% CI: 0.5%-2.5%] (I2=0%), respectively. The mean difference in the EoE Endoscopic Reference score to placebo was -0.56 [95% CI: -0.91, -0.21]. Conclusions Over 1/3 of patients in EoE trials clinically respond to placebo and this is associated with trial design factors such as randomization ratio and trial population. Objective endoscopic and histologic measures are associated with lower placebo responses. These findings highlight the need to re-evaluate clinical trial endpoint configurations in EoE Table 1. Pooled proportion of placebo patients achieving response Abbreviations: CI confidence interval; eos eosinophils; hpf high power field Figure 3. Association between mean age of trial participants (A) and probability of receiving placebo (B) with proportion of clinical responders to placebo Funding Agencies None

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,158
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,158
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0350,075
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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