MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1993607274 · doi:10.1002/sim.1297

The European regulatory experience

2002· article· en· W1993607274 sur OpenAlexaff
John A. Lewis

Notice bibliographique

RevueStatistics in Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialRegulatory scienceMargin (machine learning)Risk analysis (engineering)Work (physics)MedicineComputer scienceManagement scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses four methodological topics that have been a regular source of difficulty and debate in European regulatory work. (i) The increasing use of non-inferiority trials in the development of medicinal products has highlighted several problems. These relate first to the choice of the non-inferiority margin and secondly to the circumstances under which a non-inferiority design is or is not appropriate. (ii) The use of meta-analysis in regulatory applications is still controversial and acceptable uses need to be defined. (iii) Analysis of responders provides a useful insight into the size of treatment benefits but can be misleading, especially when it is impossible to be certain whether or not an individual patient has truly responded to treatment. (iv) The extent of the monitoring of clinical trial procedures and data still distinguishes industry-sponsored trials from other trials: it is not clear that it should. These questions are all equally important for those involved in clinical trial work outside the arena of pharmaceutical development.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0100,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

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 Opus0,530
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,034 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations19
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStatistics in MedicineMême sujetStatistical Methods in Clinical TrialsTravaux en français237 207