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Enregistrement W1997304308 · doi:10.1016/j.ijid.2012.05.112

Clinical research in the context of rapidly emerging public health threats

2012· article· en· W1997304308 sur OpenAlexaboutno aff
Jeremy Farrar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Infectious Diseases · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicOutbreakContext (archaeology)Public healthInfluenza A virus subtype H5N1MedicineObservational studyDiseaseClinical trialEpidemiologyEmerging infectious diseaseInfectious disease (medical specialty)VirologyIntensive care medicineVirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key lesson from a series of recent outbreaks of emerging pathogens of global public health importance including SARS-CoV, highly pathogenic avian influenza A (H5N1) virus, Nipah virus and the 2009 H1N1 virus pandemic was that mounting clinical research in response to a rapidly emerging infectious disease is extremely challenging and often delayed. During these events, important pathogenesis and clinical management data came mostly from sites that were already undertaking related clinical studies including those on inter-pandemic influenza (e.g., SEAICRN, Institute Pasteur Networks, Chinese University of Hong Kong, and University of Hong Kong) or from established national or regional research networks such as the Canadian and Australia/New Zealand Critical Care Trials Group. However there was very little cross-border coordination, unlike that which now exists in epidemiology and to an extent in virology and genomics. The clinical research response was cumbersome and slow despite years of global preparations for a potentially devastating influenza pandemic of avian origin or the next SARS-like outbreak. Although observational registries were mobilized, initiatives to launch randomized controlled trials or more sophisticated biologic studies generally missed the initial waves of the 2009 H1N1 pandemic and in many cases failed to enrol sufficient numbers of patients across the entire clinical spectrum of disease into studies, even during subsequent waves. During the 2009 H1N1 virus pandemic the efforts to prepare for a respiratory disease outbreak allowed a reasonably rapid and coordinated response on epidemiologic and diagnostic aspects of disease but failed in the timely conduct of clinical research aimed at improving patient management or understanding pathogenesis. The failure to have coordinated, comparable data on clinical management and pathogenesis of 2009 H1N1 virus infection meant that we missed the opportunity to improve patient outcomes. Indeed this has been a problem in almost all epidemics over the last decade (Nipah, SARS, H5N1, and in outbreaks of VHF) with very little research aimed at improving clinical management or understanding pathogenesis. This has demonstrated that unless something is done now to change the barriers faced in 2009, the next influenza (or other) outbreak will result in a similar missed opportunity to save lives. Furthermore, no integrated analyses exist of combined microbiological/virological, immunological, clinical, epidemiological, and genetic data for comprehensive assessment of host-emerging pathogen interactions that can inform prevention and control activities, and guide clinical management. There is an urgent need to establish a sustainable consortium of clinical research groups with broad geographic coverage (including low resource settings), cross-border coordination, commitment to open access, and capacity to conduct complementary high-quality, hospital-based pathogenesis and clinical management studies and the flexibility to respond immediately to rapidly emergent threats. We need a new paradigm for clinical research in the context of rapidly emerging public health threats and one appropriate to the sorts of challenges we will face in the 21st Century.

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)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,165
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: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,165
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0160,014
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0120,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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