Does elimination of placebo responders in double-blind placebo-controlled randomized clinical trials of SSRI antidepressants in depression influence the size of the treatment effect?, a meta-analytic evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Randomized clinical trials are accepted as the ost effective method to assess the safety and effectiveness of a new drug or clinical intervention. Often, the results of a randomized clinical trial will allow a new drug to be introduced into current clinical practice. Clinical investigators and the pharmaceutical industry naturally want to optimize treatment effect. Thus, many randomized clinical trials, especially those involving psychotropic drugs, are preceded by a "placebo run-in phase", in which all subjects are given the placebo and any subject who responds to the placebo are withdrawn from the study prior to randomization. The objective of this research is to compare the effect size of randomized controlled placebo clinical trials (in the treatment of depression) that include a placebo run-in phase with those that do not include a placebo run-in phase, using a meta-analytic approach. It is hypothesized that the size of the treatment effect will be larger in studies that eliminate placebo responders from the study after a placebo run-in phase. A literature search was carried out to find all available published randomized clinical trials involving the use of a selective serotonin reuptake inhibitor antidepressant and placebo. Data were extracted from the trials and statistical analysis was completed using the international Cochrane Collaboration Review Manager software. The results indicate that there is no statistically significant difference in effect size between the clinical trials that have a placebo run-in phase followed by withdrawal of placebo responders and those trials that do not have such a phase. Recommendations for future research are discussed.
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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 | 0,294 | 0,458 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,033 | 0,068 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».