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Enregistrement W1968240102 · doi:10.1002/mus.20654

Reliable surrogate outcome measures in multicenter clinical trials of Duchenne muscular dystrophy

2006· article· en· W1968240102 sur OpenAlexaff
J. Mayhew, Julaine Florence, Thomas P. Mayhew, Erik Henricson, Robert T. Leshner, Robert McCarter, Diana M. Escolar

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-Appalache
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuchenne muscular dystrophyIntraclass correlationMedicinePhysical therapyMuscular dystrophyClinical trialAmbulatoryInter-rater reliabilityPhysical medicine and rehabilitationVital capacitySurrogate endpointInternal medicineRating scalePsychologyPsychometricsDiffusing capacityLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the reliability of a series of endpoints in an evaluation of subjects with Duchenne muscular dystrophy (DMD). The endpoints included quantitative muscle tests (QMTs), timed function tests, forced vital capacity (FVC), and manual muscle tests (MMT). Thirty-one ambulatory subjects with DMD (mean age 8.9 years; range 5-16 years) were evaluated at eight sites by 15 newly trained evaluators as a test of interrater reliability of outcome measures. Both total QMT score [intraclass correlation coefficient (ICC) 0.96] and individual QMT assessments (ICC 0.85-0.96) were highly reliable. Forced vital capacity and all timed function tests were also highly reliable (ICC 0.97-0.99). MMT was the least reliable assessment method (ICC 0.61). These data suggest that primary surrogate outcome measures in large multicenter clinical trials in DMD should use QMT, FVC, or time function tests to obtain maximum power and greatest sensitivity.

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)0,396
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,480
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3960,480
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,297 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations121
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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