Titre : Essais d'équivalence comme sujet

Essais d'équivalence comme sujet : Questions médicales fréquentes

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 cliniques Équivalence thérapeutique
#2

Quels critères sont utilisés pour l'équivalence ?

Les critères incluent des mesures de résultats cliniques, de sécurité et de tolérance.
Critères d'évaluation Résultats cliniques
#3

Quelles méthodes statistiques sont appliquées ?

Des méthodes comme l'intervalle de confiance et les tests de différence sont couramment utilisées.
Méthodes statistiques Analyse de données
#4

Comment choisir un groupe témoin ?

Le groupe témoin doit être comparable en termes de caractéristiques démographiques et cliniques.
Groupe témoin Caractéristiques 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.
Biais Randomisation

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.
Symptômes Qualité 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 traitement Perception 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 secondaires Sécurité des traitements
#4

Comment les symptômes sont-ils rapportés ?

Les symptômes sont souvent rapportés par les patients via des questionnaires standardisés.
Questionnaires Rapport 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.
Pathologie Surveillance 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 préventives Efficacité
#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 indésirables Évaluation 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 risque Interventions 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 prévention Essais 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 cliniques Protocoles de prévention

Traitements 5

#1

Quels types de traitements sont comparés ?

Les traitements peuvent inclure des médicaments, des thérapies physiques ou des interventions chirurgicales.
Médicaments Thérapies physiques
#2

Comment déterminer l'équivalence des traitements ?

L'équivalence est déterminée par des résultats cliniques similaires dans des populations comparables.
Résultats cliniques Populations comparables
#3

Les traitements alternatifs sont-ils inclus ?

Oui, les traitements alternatifs peuvent être inclus pour évaluer leur efficacité par rapport aux standards.
Traitements alternatifs Efficacité
#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 vie Impact 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'administration Traitements médicaux

Complications 5

#1

Quelles complications sont surveillées dans les essais ?

Les complications peuvent inclure des effets indésirables graves ou des échecs de traitement.
Complications Effets 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'équivalence Résultats 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 complications Questionnaires
#4

Comment minimiser les complications dans les essais ?

Des protocoles rigoureux et une surveillance étroite aident à minimiser les complications durant les essais.
Protocoles rigoureux Surveillance
#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'essai Résultats

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 risque Comorbidités
#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 traitements Complications
#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 initiale Stratification 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.
Questionnaires Tests 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 continue Ajustements
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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." } }, { "@type": "Person", "name": "Matilde Merino-Sanjuán", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Matilde%20Merino-Sanju%C3%A1n", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. 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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 28/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Virginia Merino

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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.

Matilde Merino-Sanjuán

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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.

María Pleguezuelos-Villa

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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.

Mª Jesús Hernández

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departament de Fisica de la Terra i Termodinàmica, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estelles s/n, Burjassot, Valencia, Spain.

Amparo Nácher

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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.

Irene Hidalgo

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Pharmacokinetics and Clinical Affairs Department, Strategy and Development Area, Kern Pharma S.L., Calle Venus 72, Terrassa, Barcelona, Spain.

Marta Sallan

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Formulation and Late Scale Development Department, Strategy and Development Area, Kern Pharma S.L., Calle Venus 72, Terrassa, Barcelona, Spain.

Víctor Mangas-Sanjuán

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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.

Alfredo García-Arieta

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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.

Marius Henriksen

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Parker Institute, Copenhagen University Hospital - Bispebjerg and Frederiksberg, Frederiksberg, Denmark.
Publications dans "Essais d'équivalence comme sujet" :

None None

2 publications dans cette catégorie

Sanjay K Singh

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Sagarmatha Choudhary Eye Hospital, Lahan, Nepal.

Simon Arunga

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • International Centre for Eye Health, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, United Kingdom; Mbarara University of Science and Technology, Mbarara, Uganda.

David Macleod

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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.

Astrid Leck

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • International Centre for Eye Health, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, United Kingdom.

Sources (10000 au total)

Anatomically Parameterized Statistical Shape Model: Explaining Morphometry Through Statistical Learning.

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....

Estimating the Irreducible Uncertainty in Visual Diagnosis: Statistical Modeling of Skill Using Response Models.

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....

Statistical models versus machine learning for competing risks: development and validation of prognostic models.

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...