How Can We Improve Transfer of Outcomes from Randomized Clinical Trials to Clinical Practice with Disease-Modifying Drugs in Alzheimer's Disease?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Randomized clinical trials (RCTs) for putative disease-modifying drugs in Alzheimer's disease (AD) are using cognitive outcomes, such as the Alzheimer's Disease Assessment Scale--cognitive subscale, activities of daily living scales, such as the Alzheimer's Disease Cooperative Study Activities of Daily Living, and time from mild cognitive impairment to AD dementia. OBJECTIVE: It was the aim of this study to build clinically relevant outcomes for future use in clinical practice into RCT designs and help third-party payers to measure benefit. METHODS: We used a literature review for analysis. RESULTS: The Clinical Dementia Rating Scale Sum of Boxes (CDR-SB) appears to be the most reliable primary outcome for RCT at different stages of AD, with the Relevant Outcome Scale for Alzheimer's Disease (ROSA) as a suitable alternative. The importance of current AD biomarkers vis-à- vis determination of efficacy of disease-modifying drugs has yet to be established; however, it is likely that at least one amyloid-specific test will be required prior to treatment with a drug acting predominantly on β-amyloid (Aβ42). Furthermore, serial MRI may be required to monitor adverse side effects associated with such drugs. CONCLUSIONS: Global clinical scales such as CDR-SB and ROSA should be considered for use with treatments aiming at slowing disease progression.
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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 | 0,006 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle