Outcome Measures for Acute/Subacute Cervical Sensorimotor Complete (AIS-A) Spinal Cord Injury During a Phase 2 Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Effective treatment after cervical spinal cord injury (SCI) is imperative as so many activities of daily living (ADLs) are dependent on functional recovery of arm and hand actions. We focus on defining and comparing neurological and functional endpoints that might be used during acute or subacute Phase 2 clinical trials involving subjects with cervical sensorimotor complete SCI (ASIA Impairment Scale [AIS-A]). For the purposes of this review, the trial would examine the effects of a pharmaceutical small molecule, drug, biologic, or cell transplant on spinal tissue. Thus, neurological improvement is the intended consequence and is most directly measured by assessing neurological impairment (eg, motor aspects of the International Standards Neurological Classification of Spinal Cord Injury [ISNCSCI]). However, changes in neurological function, even if statistically significant, may not be associated with a clear functional impact (ie, a meaningful improvement in individual activity, such as independent self-care ADLs). The challenge is to measure improvement as precisely as possible (change in impairment), but to define a clinically meaningful response in the context of functional improvement (impact on activity limitations). The principal comparisons focused on elements of the ISNCSCI assessment, including upper extremity motor score and motor level. Personal activity capabilities were also examined at various time points. The data suggest that an improvement of 2 or more motor levels after cervical sensorimotor complete SCI may be a clinically meaningful endpoint threshold that could be used for acute and subacute Phase 2 trials with subjects having sensorimotor complete cervical SCI.
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».