Opinions on the Preclinical Evaluation of Novel Therapies for Spinal Cord Injury: A Comparison between Researchers and Spinal Cord-Injured Individuals
Notice bibliographique
Résumé
We previously conducted a survey to gather the opinions and perspectives of scientific and clinical researchers on what levels of preclinical evidence were needed to justify translating a promising neuroprotective or neuroregenerative therapy in spinal cord injury (SCI) into a human clinical trial (Kwon et al., 2010 ). Here we conducted an analogous survey of individuals living with SCI in which we gathered their expectations for the levels of preclinical evidence achieved by researchers in substantiating the neuroprotective and neuroregenerative therapies being offered to them in clinical trials. In total, 214 individuals with SCI completed the survey, and their responses were compared to the responses of the 235 scientists and clinicians who completed our previous survey. SCI individuals were more likely than SCI researchers to opine that demonstrating efficacy and safety in rodent models of SCI alone is sufficient to proceed with clinical trials. However, SCI individuals also reported strong support for large animal and primate model studies, and in the case of the latter, were actually more in agreement for the need for primate studies than researchers. SCI individuals also reported strong support for independent replication studies. In general, individuals with SCI had high expectations for the levels of preclinical evidence required to justify translating novel therapies into clinical trials. These expectations should be considered in the decisions to translate specific experimental therapies for SCI.
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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 | 0,074 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».