Essais d'équivalence comme sujet : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Equivalence Trials as Topic
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Termes MeSH sélectionnés :
Models, Statistical
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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A statistical analysis of maximum temperature from twelve weather stations in parts of Guinea is provided. Using maximum likelihood estimation, maximum temperature data was fitted by the Generalized E...
Vignette methods are widely used in psychology and the social sciences to obtain responses to multi-dimensional scenarios or situations. Where quantitative data are collected this presents challenges ...
Statistical shape models (SSMs) are a popular tool to conduct morphological analysis of anatomical structures which is a crucial step in clinical practices. However, shape representations through SSMs...
The proposed anatomically parameterized SSM (ANAT[Formula: see text]) is based on learning a linear mapping between shape coefficients (latent space) and selected anatomical parameters (anatomical spa...
Anatomical measures of the synthetically generated shapes exhibited realistic statistics. The learned matrices corroborated well with the obtained statistical relationship, while the two SSMs achieved...
This study demonstrates the use of anatomical representation for creating anatomically parameterized SSMs and as a result, removes the limited clinical interpretability of standard SSMs....
The proposed models could help analyze differences in relevant bone morphometry between populations, and be integrated in patient-specific pre-surgery planning or in-surgery assessment....
Congenital heart disease (CHD) is a collection of anatomically and clinically heterogeneous structure anomalies of heart at birth. Finding genetic causes of CHD can not only shed light on developmenta...
The first statistical analysis of maximum rainfall in Zimbabwe is provided. The data are from 103 stations spread across the different climatic regions of Zimbabwe. More than 90% of the stations had a...
A recent surge of patent applications among public hospitals in China has aroused significant research interest. A country's healthcare innovation capacity can be measured by its number of patents. Th...
For the representative problem of prostate cancer grading, we sought to simultaneously model both the continuous nature of the case spectrum and the decision thresholds of individual pathologists, all...
Experts and pathology residents each rated a standardized set of prostate cancer histopathological images on the International Society of Urological Pathologists (ISUP) scale used in clinical practice...
The slides were rated by 36 physicians in total: 23 ISUP pathologists and 13 residents. As anticipated, the cases showed a full continuous range of diagnostic severity. Cases ranged along a logit scal...
We present a method that allows simultaneous quantification of both the confusability of a particular case and the skill with which raters can distinguish the cases....
The technique generalizes beyond the current example to other clinical situations in which a diagnostician must impose an ordinal rating on a biological spectrum....
In health research, several chronic diseases are susceptible to competing risks (CRs). Initially, statistical models (SM) were developed to estimate the cumulative incidence of an event in the presenc...
A dataset with 3826 retrospectively collected patients with extremity soft-tissue sarcoma (eSTS) and nine predictors is used to evaluate model-predictive performance in terms of discrimination and cal...
Based on the original eSTS data, 100 bootstrapped training datasets are drawn. Performance of the final models is assessed on validation data (left out samples) by employing as measures the Brier scor...
Overall, ML techniques are less practical as they require substantial implementation time (data preprocessing, hyperparameter tuning, computational intensity), whereas regression methods can perform w...
The brain is a highly complex system. Most of such complexity stems from the intermingled connections between its parts, which give rise to rich dynamics and to the emergence of high-level cognitive f...