Enhancing clinical trials in neurodegenerative disorders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review article is focused on strategies that may enhance clinical trial efficiency in neurodegenerative disorders, as demonstrated within the research field of amyotrophic lateral sclerosis (ALS). RECENT FINDINGS: Unravelling ALS pathophysiology will result in an increased number of candidate therapeutics. Recent ALS clinical trials have employed novel study designs that expedite the drug development process and limit sample size, including futility, lead-in, selection, adaptive and sequential designs. The search for sensitive and specific biomarkers in ALS continues to develop, and they are essential in accelerating the drug discovery process. Several candidate cerebrospinal fluid (CSF), neuroimaging and electrophysiological biomarkers have been recently described in ALS, and some have been successfully employed as secondary outcome measures in clinical trials. The advent of web-based technologies has provided a complementary platform to expedite clinical trials, through electronic data capture, teleconferencing and online registries. In addition, the formation of ALS consortia has enhanced collaborative multicentre studies. SUMMARY: ALS research studies have employed novel strategies to accelerate the efficiency and pace of drug discovery. The importance of adapting to novel measures that enhance study efficiency is not unique to ALS and can be applied to other neurodegenerative diseases in search of effective treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».