Defining success in clinical trials of diabetic foot wounds: the Los Angeles DFCon consensus
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory requirements for new products should be guided by clinical trials that protect the public by a thorough evaluation of safety and efficacy, while not creating unnecessary barriers to their development and ultimate approval. While healing a wound is the ultimate goal of treating an individual with a diabetic foot ulcer, achieving this goal is physiologically complex requiring the initiation and interaction of many events and therefore unlikely to be achieved by one compound. We believe that developing new, more meaningful, study outcomes or end points in wound care trials would both aid in determining the true efficacy of wound management modalities and facilitate the product development cycle. The primary guidance from the US Food and Drug Administration to industry in this field was published in 2006. This document, while helpful and largely in concert with current knowledge of wound healing, needs to be substantially improved. We therefore convened an interdisciplinary task force comprising experts in various aspects of wound care to attempt to achieve consensus in defining primary outcomes and potential secondary endpoints for various classes of wound-healing modalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,534 | 0,353 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,023 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,044 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».