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Enregistrement W1965854843 · doi:10.3109/17482960903486083

Quality control of vital capacity as a primary outcome measure during phase III therapeutic clinical trial in amyotrophic lateral sclerosis

2010· article· en· W1965854843 sur OpenAlexaff
Mohammed Sanjak, François Salachas, Elizabeth Frija-Orvoen, Paul Theys, Duncan Hutchinson, Joseph L. Verheijde, Thomas F. Pianta, Heather Stewart, Benjamin Rix Brooks, Vincent Meininger, Patrice Douillet

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Amyotrophic lateral sclerosisClinical trialMedicineRandomized controlled trialPhysical therapyClinical endpointQuality (philosophy)Physical medicine and rehabilitationSurgeryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, ALS clinical trials require large sample size and the participation of many clinical evaluators to perform the outcome measure. High variability due to testers, instruments, or patients performance errors may result in systematic bias or random error leading to erroneous or uninterpretable results. Consequently, a quality control system that aims to produce high quality data in terms of reproducibility and accuracy to ensure reliability of the primary outcome measure is essential. In this paper we report our experience in preparing and executing a prospective quality control system that was implemented in conjunction with a large multicenter, multinational randomized placebo-controlled phase III clinical trial in ALS. We have shown that a prospective quality control system is highly effective to ensure inter- and intra-rater reliability of vital capacity as a primary outcome measure during the entire trial.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,498
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,427
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4980,427
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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