Use of Bayesian techniques in clinical trials for rheumatoid arthritis and systemic sclerosis: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To gather all relevant literature surrounding the use of Bayesian methods in clinical trials for rheumatoid arthritis and systemic sclerosis; and to assess the use of these methods within said trials. METHODS: Medline and Embase were searched on August 18, 2024. The search strategy and screening process was performed by a single reviewer and verified by a secondary expert. We included studies that presented the primary results of a clinical trial designed to examine a treatment for either rheumatoid arthritis or systemic sclerosis, and that also included the use of a Bayesian technique. From these studies, we extracted the following information: author(s), title, year of publication, study objectives, disease under study, treatment under study, description of study sample, phase of trial, main results, description of Bayesian technique employed, and rationale for use of Bayesian technique (if applicable). The Cochrane risk of bias assessment tool was used to critically appraise each included study. Extracted data were recorded in a spreadsheet and results were synthesized narratively. RESULTS: A total of 11 studies were included in the final review. Seven of these studies evaluated treatments for rheumatoid arthritis, and four evaluated treatments for systemic sclerosis. A total of five Bayesian techniques were identified. These techniques included the use of posterior probabilities for efficacy analysis, simulation to estimate power and type I error for trials that employed a Bayesian analysis, Bayesian dose-finding algorithms, interim analyses using Bayesian stopping rules, and Bayesian response-adaptive randomization. A variety of rationales for the decision to use Bayesian methods were expressed. CONCLUSIONS: The application of Bayesian methods offers many notable advantages, yet their uptake within rheumatology trials has been slow. Increased awareness of these advantages could greatly benefit the clinical trial world.
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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 | 0,231 | 0,587 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».