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Enregistrement W2027592786 · doi:10.1155/2014/262350

Outcome Measures in Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis: Capturing Disability and Disease Progression in Clinical Trials

2014· review· en· W2027592786 sur OpenAlexaff
Amy M. Lavery, Leonard H. Verhey, Amy Waldman

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis International · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMedicineMultiple sclerosisClinical trialSurrogate endpointClinical endpointDiseasePhysical therapyExpanded Disability Status ScalePhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is a chronic inflammatory and neurodegenerative disease that manifests as acute relapses and progressive disability. As a primary endpoint for clinical trials in MS, disability is difficult to both characterize and measure. Furthermore, the recovery from relapses and the rate of disability vary considerably among patients. Given these challenges, investigators have developed and studied the performance of various outcome measures and surrogate endpoints in MS clinical trials. This review defines the outcome measures and surrogate endpoints used to date in MS clinical trials and presents challenges in the design of both adult and pediatric trials.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,825
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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