MedElevator
Войти в исследования DOI 10.1186/s12874-023-01947-z
Нейтральная теория: применимость и нейтральность конечных точек клинического исследования в тех случаях, когда имеется прибор для лечения конкретных заболеваний.
Аннотация
СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ: Существует настоятельная необходимость повышения точности конечных точек клинического исследования редких заболеваний. Нейтральная теория, впервые описанная здесь, может быть использована для оценки точности конечных точек и улучшения их отбора в ходе клинических исследований редких заболеваний, что снижает риск неправильной классификации пациента.
МЕТОДЫ
Нейтральная теория использовалась для оценки точности конечных точек клинического исследования редких заболеваний и вытекающей из этого вероятности ложной позитивной и ложной негативной классификации при различных показателях распространенности заболеваний. Поисковые строки были взяты из Реестра редких заболеваний в сиротах с использованием патентного алгоритма для проведения систематического обзора исследований, опубликованных до января 2021 года. В целом были включены 11 редких заболеваний с одним масштабом тяжести конкретных заболеваний (133 исследования) и 12 редких заболеваний с более чем одной степенью серьезности конкретных заболеваний (483 исследования). Были извлечены все показатели из клинических исследований, и нейтральная теория использовалась для расчета их соответствия шкале тяжести конкретных заболеваний, которые использовались в качестве заменителей фенотипа болезни. Для тех, кто имеет более чем одну шкалу заболеваемости, конечная величина была сопоставлена с первой шкалой тяжести конкретных заболеваний и была составной из всех более поздних шкал. Было сочтено приемлемым значение нейтральности > 1,50.МЕРОПРИЯТИЯ: Около половины клинических исследований по половине редких заболеваний с одним показателем степени тяжести заболевания (Palmoplantar psoriasis, achalasia, system lupus erythematosus, системный склероз и гангрена Фурнье) достигли порогового уровня приемлемого соответствия с фенотипом заболевания, одно редкое заболевание (синдром Гильен-Барре) имело одно исследование с приемлемым совпадением, а четыре заболевания (синдром Бехцета, болезнь Креуцфельда-Якоба, атипичный гемолитический синдром урмии и синдром Прейдера-Вилли) не были изучены. Результаты клинического исследования почти в половине редких заболеваний с более чем одной специфической болезнью (акромегалы, амиотропический боковой склероз, цистичный фиброз, болезнь Фабри и детский ревматоидный артрит) были лучше совпадали с составным, в то время как конечных точек по оставшимся редким болезням (болезнь Шаркота Мари-Зута, болезнь Гаучера первого типа, болезнь Хантингтона, синдром Шогрена и синдром Туретта) были хуже. Неправильные классификации варьируются в зависимости от возрастающей распространенности заболеваний.
ВЫВОДЫ
Нейтральная теория подтвердила, что измерение устойчивости к болезням нуждается в совершенствовании при проведении клинических исследований редких заболеваний, особенно по некоторым заболеваниям, и указала на то, что потенциал точности возрастает по мере увеличения объема знаний о том или ином заболевании. Использование нейтральной теории для определения показателей устойчивости к заболеваниям в ходе клинических исследований редких заболеваний может уменьшить риск неправильной классификации, обеспечивая, чтобы оценка воздействия вербовки и лечения позволяла оптимизировать прием лекарств и приносить пользу пациентам.
Название и аннотация на языке оригинала
Neutral theory: applicability and neutrality of clinical study endpoints where a disease-specific instrument is available.
BACKGROUND
There is a pressing need to improve the accuracy of rare disease clinical study endpoints. Neutral theory, first described here, can be used to assess the accuracy of endpoints and improve their selection in rare disease clinical studies, reducing the risk of patient misclassification.
METHODS
Neutral theory was used to assess the accuracy of rare disease clinical study endpoints and the resulting probability of false positive and false negative classifications at different disease prevalence rates. Search strings were extracted from the Orphanet Register of Rare Diseases using a proprietary algorithm to conduct a systematic review of studies published until January 2021. Overall, 11 rare diseases with one disease-specific disease severity scale (133 studies) and 12 rare diseases with more than one disease-specific disease severity scale (483 studies) were included. All indicators from clinical studies were extracted, and Neutral theory was used to calculate their match to disease-specific disease severity scales, which were used as surrogates for the disease phenotype. For those with more than one disease-severity scale, endpoints were compared with the first disease-specific disease severity scale and a composite of all later scales. A Neutrality score of > 1.50 was considered acceptable.
RESULTS
Around half the clinical studies for half the rare diseases with one disease-specific disease severity score (palmoplantar psoriasis, achalasia, systemic lupus erythematosus, systemic sclerosis and Fournier's gangrene) met the threshold for an acceptable match to the disease phenotype, one rare disease (Guillain-Barré syndrome) had one study with an acceptable match, and four diseases (Behcet's syndrome, Creutzfeldt-Jakob disease, atypical hemolytic uremic syndrome and Prader-Willi syndrome) had no studies. Clinical study endpoints in almost half the rare diseases with more than one disease-specific DSS (acromegaly, amyotrophic lateral sclerosis, cystic fibrosis, Fabry disease and juvenile rheumatoid arthritis) were a better match to the composite, while endpoints in the remaining rare diseases (Charcot Marie Tooth disease, Gaucher disease Type I, Huntington's disease, Sjogren's syndrome and Tourette syndrome) were a worse match. Misclassifications varied with increasing disease prevalence.
CONCLUSIONS
Neutral theory confirmed that disease-severity measurement needs improvement in rare disease clinical studies, especially for some diseases, and suggested that the potential for accuracy increases as the body of knowledge on a disease increases. Using Neutral theory to benchmark disease-severity measurement in rare disease clinical studies may reduce the risk of misclassification, ensuring that recruitment and treatment effect assessment optimise medicine adoption and benefit patients.
Предметные рубрики MeSH
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.