Translational Research in Spinal Cord Injury: A Survey of Opinion from the SCI Community
Notice bibliographique
Résumé
Much like our colleagues studying neuroprotection for acute stroke, we in the spinal cord injury (SCI) community have witnessed the preclinical emergence of numerous promising neuroprotective and neuro-regenerative treatments that have then disappointingly failed to demonstrate convincing efficacy in clinical trials. In contrast to the stroke field, the SCI community lacks guidelines to steer the preclinical development of therapies and maximize their chance of success prior to translation into expensive and laborious clinical trials. We conducted a survey of the SCI research community to garner perspectives on the question of what preclinical evidence was required before translating an experimental treatment into clinical trials. The opinions of the 324 respondents about what constitutes necessary preclinical evidence before moving to human SCI trials revealed strong support for the demonstration of efficacy in large-animal models, cervical injury models, and for independent replication of promising results. Marked differences exist between the sentiments of the respondents and the translational experience of our field. A framework for guiding the preclinical development of novel therapies prior to human translation would be helpful for ensuring clinical success. Greater dialogue on this issue is necessary to improve our chances of successfully bringing effective treatments to patients with this devastating injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».