Toward Biomarkers for Chronic Graft-versus-Host Disease: National Institutes of Health Consensus Development Project on Criteria for Clinical Trials in Chronic Graft-versus-Host Disease: III. Biomarker Working Group Report
Notice bibliographique
Résumé
Biology-based markers that can be used to confirm the diagnosis of chronic graft-versus-host disease (GVHD) or monitor progression of the disease could help in the evaluation of new therapies. Biomarkers have been defined as any characteristic that is objectively measured and evaluated as an indicator of a normal biologic or pathogenic process, a pharmacologic response to a therapeutic intervention, or a surrogate end point intended to substitute for a clinical end point. The following applications of biomarkers could be useful in chronic GVHD clinical trials or management: (1) predicting response to therapy; (2) measuring disease activity and distinguishing irreversible damage from continued disease activity; (3) predicting the risk of developing chronic GVHD; (4) diagnosing chronic GVHD: (5) predicting the prognosis of chronic GVHD; (6) evaluating the balance between GVHD and graft-versus-leukemia effects (graft-versus-leukemia or GVT); and (7) serving as a surrogate end point for therapeutic response. Such biomarkers can be identified by either hypothesis-driven testing or by high-throughput discovery-based methods. To date, no validated biomarkers have been established for chronic GVHD, although several candidate biomarkers have been identified from limited hypothesis-driven studies. Both approaches have merit and should be pursued. The consistent treatment and standardized documentation needed to support biomarker studies are most likely to be satisfied in prospective clinical trials.
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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 | 0,383 | 0,314 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,008 |
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 ».