Trends in Neuropsychiatric Terminology Use Within Registered Clinical Trials for Multiple Sclerosis: A Retrospective Descriptive Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: People with multiple sclerosis (pwMS) are known to experience more neuropsychiatric (NP) conditions compared to the general population. Clinical trials are essential for deriving effective methods to manage these conditions in this patient population, thereby optimizing their quality of life. Here, we examined the temporal trends in the inclusion of NP terms in clinical trials of multiple sclerosis (MS) to provide insights into potential gaps in research. Methods: Using a custom Python-based program, we analyzed the inclusion of four a priori selected NP terms (fatigue, depression, pain, and anxiety) in the description section of clinical trials of MS registered in the clinicaltrials.gov database from January 2000 to October 2024. We investigated temporal trends by correlating unique mentions of NP terms with the trial start year and examined the association of trial factors with the inclusion of any or each NP term using separate multivariable logistic regression models. We further quantified the number of trials with NP terms that explicitly examined them as a study outcome. Results: Of the 2674 trials, 410 (15.3%) mentioned at least one of the four NP terms. Specifically, fatigue (n = 293 studies), depression (n = 115), pain (n = 98), and anxiety (n = 49) were mentioned. Overall, the probability of trials including fatigue, depression, or anxiety, but not pain, was found to increase over time. In multivariable regression, each 1-year increase in trial start year was associated with 6% (OR 1.06, 95%CI 1.03–1.09) higher odds of including at least one NP term. Industry funding was associated with 72% lower odds (OR 0.28, 95% CI 0.20–0.39) of including any NP term. Among trials that included at least one of the four NP terms, 69.4–80.5% of them explicitly studied these terms as an outcome. Conclusions: Interest has increased over time in incorporating considerations on NP comorbidity in trials of pwMS. Industry-funded trials are less likely to include these considerations, which suggests a potential gap in trial design and funding resource allocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».