Farmacología
Ensayos de no inferioridad en cardiología: lo que los médicos deben saber
18 diciembre 2019
Heart, 2019 Las hipótesis, el diseño y la interpretación de los ensayos de no inferioridad son diferentes a los ensayos de superioridad. Los médicos deben ser conscientes de las dificultades de los ensayos de no inferioridad y no aceptar la no inferioridad en su valor nominal. Los sucesivos ensayos de no inferioridad pueden introducir tratamientos cada vez menos efectivos, aunque se haya demostrado que estos tratamientos no son inferiores. Además, los ensayos de baja calidad favorecen resultados no inferiores. El foco no debe estar en los valores de p sino en el tamaño del efecto y los límites de confianza.
Uso de la metodología GRADE para evaluar la innovación de nuevos medicamentos en Italia.
10 diciembre 2019
Los nuevos criterios de innovación de AIFA dieron como resultado un modelo mucho más flexible y transparente para definir y evaluar lo que constituye una innovación terapéutica. En particular, la elección de AIFA para utilizar la metodología GRADE para evaluar la calidad de la evidencia clínica dentro de un proceso de evaluación de la innovación de los medicamentos es esencial para la identificación temprana de la discrepancia entre la necesidad de los pacientes de un acceso rápido a las terapias innovadoras y la disponibilidad Datos clínicos necesarios para tomar decisiones sobre la innovación de los medicamentos. Br J Clin Pharmacol, 7 de octubre de 2019
Multiplicidad en ensayos controlados aleatorios oncológicos: ¿una amenaza para la evidencia médica?
06 diciembre 2019
En los últimos 10 años los ensayos controlados aleatorios han proliferado en número, a menudo prueban compuestos similares con objetivos moleculares similares, y a menudo se ejecutan en agendas de ensayos redundantes y duplicados. Por esta razón, la multiplicidad se ha convertido en una nueva amenaza para la validez de las conclusiones extraídas de los ensayos controlados aleatorios. En este comentario, exploramos este problema. Lancet Oncol, diciembre de 2019
Rendimiento y usabilidad del aprendizaje automático para el cribado en revisiones sistemáticas: una evaluación comparativa de tres herramientas
25 noviembre 2019
AHRQ , 15 de noviembre de 2019 La carga de trabajo y el ahorro de tiempo que ofrece la simulación automatizada conlleva un mayor riesgo de excluir erróneamente los registros relevantes. Complementar las decisiones de un solo revisor con predicciones de relevancia (simulación semiautomatizada) mejoró la proporción perdida en algunos casos, pero el rendimiento varió según la herramienta y el RS. El diseño de herramientas basadas en las preferencias autoidentificadas de los revisores puede mejorar su compatibilidad con los flujos de trabajo actuales.
Cómo leer artículos que utilizan el aprendizaje automático: guías de usuario para la literatura médica.
21 noviembre 2019