本機能はOpen AI社のChatGPTを活用した試験的な機能であり、予告なく変更や終了する可能性があります。出力される文章の信頼性・妥当性は保証いたしかねますので、臨床現場での直接的な利用は避け、あくまで参考情報としてご利用ください。
Syst Rev2023 Jul 08.
日常的に収集される管理データは、乳癌臨床試験で使用されるエンドポイントの評価と検証に効果的に使用できるか？文献のスコーピングレビューのプロトコル
Can routinely collected administrative data effectively be used to evaluate and validate endpoints used in breast cancer clinical trials? Protocol for a scoping review of the literature.
Shah H, Wolfe D, Clemons M, Liu M, Thavorn K, Veroniki AA, Lunny C, Pond G, McGee S, Skidmore B, Arnaout A, Hutton B
AIによる要約
ランダム化比較試験（RCT）は、エビデンスに基づく医療の進化に必要だが、費用が高い。そこで、日常的に収集されるヘルスケアデータ（RCHD）の利用が注目されている。本研究では、乳がんの進行と生存に関するRCHD症例定義とその診断能を同定するためのスコーピングレビューを提案する。これにより、RCTの予算削減と患者追跡調査の負担軽減が期待できる。
AIによるコメント
RCTの費用削減と患者追跡調査の負担軽減を目指す本研究は、乳がん研究にとって重要だ。ただし、RCHDの利用はデータの質や管理に問題がある場合、誤った結論を導く可能性がある。その点についての考察が必要だ。
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