Vascular Biomarkers and Surrogates in Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular biomarker research efforts have resulted in the identification of new risk factors and novel drug targets, as well as the establishment of treatment guidelines. Government agencies, academic research institutions, diagnostic industries, and pharmaceutical companies all recognize the importance of biomarkers in advancing therapies to improve public health. In drug development, biomarkers are used to evaluate early signals of efficacy and safety, to select dose, and to identify the target population. The United States Food and Drug Administration has relied on biomarkers to support clinical applications in many therapeutic fields, including cardiovascular disease. The appropriate application of cardiovascular biomarkers requires an understanding of disease natural history, the mechanism of the intervention, and the characteristics and limitations of the biomarker. Channels of communication among researcher, developer, and regulator must remain open to maximize the success of future biomarker efforts. In 2003, 2004, and 2005, an international panel of cardiovascular biomarker experts convened at the "Cardiovascular Biomarker and Surrogate Endpoints Symposia" held in Bethesda, Md, to discuss the use of biomarkers in the development of improved cardiovascular diagnostics and therapeutics. The information presented in the present report summarizes the authors' perspective distilled from these proceedings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».