Essais d'équivalence comme sujet : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Equivalence Trials as Topic
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Termes MeSH sélectionnés :
Data Accuracy
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment évaluer l'équivalence d'un traitement ?
L'équivalence est évaluée par des essais cliniques comparant les résultats des traitements.
Essais cliniquesÉquivalence thérapeutique
#2
Quels critères sont utilisés pour l'équivalence ?
Les critères incluent des mesures de résultats cliniques, de sécurité et de tolérance.
Critères d'évaluationRésultats cliniques
#3
Quelles méthodes statistiques sont appliquées ?
Des méthodes comme l'intervalle de confiance et les tests de différence sont couramment utilisées.
Méthodes statistiquesAnalyse de données
#4
Comment choisir un groupe témoin ?
Le groupe témoin doit être comparable en termes de caractéristiques démographiques et cliniques.
Groupe témoinCaractéristiques démographiques
#5
Quel est le rôle des biais dans ces essais ?
Les biais peuvent fausser les résultats, d'où l'importance de la randomisation et du double aveugle.
BiaisRandomisation
Symptômes
5
#1
Quels symptômes sont mesurés dans les essais d'équivalence ?
Les symptômes varient selon les traitements, mais incluent souvent douleur, fatigue et qualité de vie.
SymptômesQualité de vie
#2
Comment les symptômes influencent-ils les résultats ?
Les symptômes peuvent affecter l'adhérence au traitement et la perception de son efficacité.
Adhérence au traitementPerception de l'efficacité
#3
Les effets secondaires sont-ils pris en compte ?
Oui, les effets secondaires sont cruciaux pour évaluer l'équivalence et la sécurité des traitements.
Effets secondairesSécurité des traitements
#4
Comment les symptômes sont-ils rapportés ?
Les symptômes sont souvent rapportés par les patients via des questionnaires standardisés.
QuestionnairesRapport de symptômes
#5
Y a-t-il des symptômes spécifiques à surveiller ?
Oui, des symptômes spécifiques peuvent être surveillés selon la pathologie traitée et le traitement.
PathologieSurveillance des symptômes
Prévention
5
#1
Les essais d'équivalence incluent-ils des mesures préventives ?
Oui, certains essais évaluent l'efficacité des interventions préventives par rapport à des traitements standards.
Interventions préventivesEfficacité
#2
Comment évaluer l'impact préventif d'un traitement ?
L'impact préventif est évalué par la réduction des événements indésirables dans les groupes traités.
Événements indésirablesÉvaluation de l'impact
#3
Quelles populations sont ciblées pour la prévention ?
Les populations à risque sont souvent ciblées pour maximiser l'impact des interventions préventives.
Populations à risqueInterventions préventives
#4
Les recommandations de prévention sont-elles basées sur ces essais ?
Oui, les recommandations de prévention s'appuient souvent sur les résultats d'essais d'équivalence.
Recommandations de préventionEssais d'équivalence
#5
Comment les résultats influencent-ils les pratiques préventives ?
Les résultats des essais d'équivalence peuvent modifier les pratiques cliniques et les protocoles de prévention.
Pratiques cliniquesProtocoles de prévention
Traitements
5
#1
Quels types de traitements sont comparés ?
Les traitements peuvent inclure des médicaments, des thérapies physiques ou des interventions chirurgicales.
MédicamentsThérapies physiques
#2
Comment déterminer l'équivalence des traitements ?
L'équivalence est déterminée par des résultats cliniques similaires dans des populations comparables.
Résultats cliniquesPopulations comparables
#3
Les traitements alternatifs sont-ils inclus ?
Oui, les traitements alternatifs peuvent être inclus pour évaluer leur efficacité par rapport aux standards.
Traitements alternatifsEfficacité
#4
Quel est l'impact des traitements sur la qualité de vie ?
Les traitements doivent améliorer la qualité de vie, un critère essentiel dans les essais d'équivalence.
Qualité de vieImpact des traitements
#5
Comment les traitements sont-ils administrés ?
Les traitements peuvent être administrés par voie orale, intraveineuse ou topique, selon le cas.
Voie d'administrationTraitements médicaux
Complications
5
#1
Quelles complications sont surveillées dans les essais ?
Les complications peuvent inclure des effets indésirables graves ou des échecs de traitement.
ComplicationsEffets indésirables
#2
Comment les complications affectent-elles l'équivalence ?
Les complications peuvent influencer l'évaluation de l'équivalence en affectant les résultats cliniques.
Évaluation de l'équivalenceRésultats cliniques
#3
Les complications sont-elles rapportées par les patients ?
Oui, les patients rapportent souvent les complications via des questionnaires ou des journaux de bord.
Rapport de complicationsQuestionnaires
#4
Comment minimiser les complications dans les essais ?
Des protocoles rigoureux et une surveillance étroite aident à minimiser les complications durant les essais.
Protocoles rigoureuxSurveillance
#5
Les complications influencent-elles la durée de l'essai ?
Oui, des complications imprévues peuvent prolonger la durée de l'essai et affecter les résultats.
Durée de l'essaiRésultats
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque sont pris en compte ?
Les facteurs de risque incluent l'âge, le sexe, les comorbidités et les antécédents médicaux.
Facteurs de risqueComorbidités
#2
Comment les facteurs de risque influencent-ils les résultats ?
Les facteurs de risque peuvent modifier l'efficacité des traitements et la survenue de complications.
Efficacité des traitementsComplications
#3
Les facteurs de risque sont-ils évalués au début de l'essai ?
Oui, une évaluation initiale des facteurs de risque est essentielle pour la stratification des participants.
Évaluation initialeStratification des participants
#4
Comment les facteurs de risque sont-ils mesurés ?
Les facteurs de risque sont mesurés par des questionnaires, des examens cliniques et des tests de laboratoire.
QuestionnairesTests de laboratoire
#5
Les facteurs de risque peuvent-ils changer durant l'essai ?
Oui, les facteurs de risque peuvent évoluer, nécessitant une surveillance continue et des ajustements.
Surveillance continueAjustements
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Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estelles s/n, Burjassot, Valencia, Spain; Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM), Universitat Politècnica de València & Universitat de València, Valencia, Spain. Electronic address: Virginia.Merino@uv.es.
Publications dans "Essais d'équivalence comme sujet" :
Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estelles s/n, Burjassot, Valencia, Spain; Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM), Universitat Politècnica de València & Universitat de València, Valencia, Spain.
Publications dans "Essais d'équivalence comme sujet" :
Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estelles s/n, Burjassot, Valencia, Spain; Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM), Universitat Politècnica de València & Universitat de València, Valencia, Spain.
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Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estelles s/n, Burjassot, Valencia, Spain; Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM), Universitat Politècnica de València & Universitat de València, Valencia, Spain.
Publications dans "Essais d'équivalence comme sujet" :
Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estellés s/n, Burjassot, 46100 Valencia, Spain. victor.mangas@uv.e.
Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM), Universitat Politècnica de València, Universitat de València, 46100 Valencia, Spain. victor.mangas@uv.e.
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División de Farmacología y Evaluación Clínica, Departamento de Medicamentos de Uso Humano, Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios, Calle Campezo 1, Ed 8, 28022 Madrid, Spain. agarciaarieta@gmail.com.
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International Centre for Eye Health, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, United Kingdom; Mbarara University of Science and Technology, Mbarara, Uganda.
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International Centre for Eye Health, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, United Kingdom; International Statistics & Epidemiology Group, London School of Hygiene & Tropical Medicine, London, United Kingdom.
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In the medical field, we face many challenges, including the high cost of data collection and processing, difficult standards issues, and complex preprocessing techniques. It is necessary to establish...
We defined the data quality management system from three aspects (Construction - Operation - Utilization) based on the life cycle of medical data. Based on this, we proposed the "SMART DATA" concept a...
We define "SMART DATA" as systematized, high-quality data collected based on the life cycle of data construction, operation, and utilization through quality control activities for medical data. In thi...
In this study, we conducted primary research to develop a medical data quality management system. This will standardize medical data extraction and quality control methods and increase the utilization...
To assess the prevalence of overly positive interpretation, also called 'spin',-of results in diagnostic accuracy studies of infectious diseases and to identify suggestions for improvement....
A PubMed search was performed to identify diagnostic accuracy studies of infectious diseases published between January and March 2019. Each article was assessed by two authors independently to identif...
The final analysis included 120 studies. Favourable or promising recommendations were made in the main text of 101 (84%) of the included studies. Evidence of actual over-interpretation (spin) was foun...
Evidence of over-interpretation of results was found in one-third of the included studies. We have proposed possible interventions to prevent overly positive interpretations of results in diagnostic a...
We describe the design, implementation, and impact of a data harmonization, data quality checking, and dynamic report generation application in an international observational HIV research network. The...
For a long time, the reliability of medical-scientific research was, without further verification, based on real data. It is becoming increasingly clear that this assumption is unjustified and that pr...
Although ChatGPT was not developed for medical use, there is growing interest in its use in medical fields. Understanding its capabilities and precautions for its use in the medical field is an urgent...
A non-clinical experimental study....
We administered the Japanese National Medical Examination to GPT-3.5 and GPT-4 to examine the rates of accuracy and consistency in their responses. We counted the total number of documents in the Web ...
For GPT-4, we confirmed an accuracy rate of 81.0 % and a consistency rate of 88.8 % on the exam; both showed improvement compared to those for GPT-3.5. A positive correlation was observed between the ...
Checking consistency may help identify incorrect answers when using ChatGPT. Users should be aware that the accuracy of the answers by ChatGPT may decrease when it is asked about topics with limited p...
Pairing of the T cell receptor (TCR) with its cognate peptide-MHC (pMHC) is a cornerstone in T cell-mediated immunity. Recently, single-cell sequencing coupled with DNA-barcoded MHC multimer staining ...
Digital transformation in healthcare and the growth of health data generation and collection are important challenges for the secondary use of healthcare records in the health research field. Likewise...
To capture the different data governance behind health data hubs across Europe, a survey focused on analysing the feasibility of linking individual-level data between data collections and the generati...
In total, 41 survey responses received until June 2022 were analysed. Stratification methods were performed to cover the different levels of granularity identified in some data hubs' characteristics. ...
The analysis of the responses from health data hub respondents across Europe provided a list of the most frequent aspects, which concluded with a set of specific best practices on data management and ...
Unstructured text data (UTD) are increasingly found in many databases that were never intended to be used for research, including electronic medical record (EMR) databases. Data quality can impact the...
Our objective was to systematically document current research and practices about NLP preprocessing methods to describe or improve the quality of UTD, including UTD found in EMR databases....
A scoping review was undertaken of peer-reviewed studies published between December 2002 and January 2021. Scopus, Web of Science, ProQuest, and EBSCOhost were searched for literature relevant to the ...
A total of 41 articles were included in the scoping review; over 50% were published between 2016 and 2021. Almost 20% of the articles were published in health science journals. Common preprocessing me...
Multiple NLP techniques have been proposed to preprocess UTD, with some differences in techniques applied to EMR data. There are similarities in the data quality dimensions used to characterize struct...
In this evaluation, we aim to strengthen Routine Health Information Systems (RHIS) through the digitization of data quality assessment (DQA) processes. We leverage electronic data from the Kenya Healt...
We evaluated 187 HIV care facilities with electronic medical records across Kenya. Using quarterly, longitudinal KHIS data from January 2011 to June 2018 (total N = 30 quarters), we extracted indicato...
A total of 5,610 unique facility-quarters were extracted from KHIS. The mean completeness score was 61.1% [standard deviation (SD) = 27%]. The mean consistency score was 80% (SD = 16.4%). The mean dis...
We observed a lack of correlation between the completeness score and the other two scores. As such, for a holistic DQA, completeness assessment should be paired with the measurement of either consiste...
Groundwater overuse in different domains will eventually lead to global freshwater scarcity. To meet the anticipated demands, many governments worldwide are employing innovative and traditional techni...