National Institutes of Health Consensus Development Project on Criteria for Clinical Trials in Chronic Graft-versus-Host Disease: III. The 2014 Biomarker Working Group Report
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
Biology-based markers to confirm or aid in the diagnosis or prognosis of chronic graft-versus-host disease (GVHD) after allogeneic hematopoietic cell transplantation or monitor its progression are critically needed to facilitate evaluation of new therapies. Biomarkers have been defined as any characteristic that is objectively measured and evaluated as an indicator of a normal biological or pathogenic process, or of a pharmacologic response to a therapeutic intervention. Applications of biomarkers in chronic GVHD clinical trials or patient management include the following: (1) diagnosis and assessment of chronic GVHD disease activity, including distinguishing irreversible damage from continued disease activity; (2) prognostic risk to develop chronic GVHD; and (3) prediction of response to therapy. Sample collection for chronic GVHD biomarkers studies should be well documented following established quality control guidelines for sample acquisition, processing, preservation, and testing, at intervals that are both calendar and event driven. The consistent therapeutic treatment of subjects and standardized documentation needed to support biomarker studies are most likely to be provided in prospective clinical trials. To date, no chronic GVHD biomarkers have been qualified for use in clinical applications. Since our previous chronic GVHD Biomarkers Working Group report in 2005, an increasing number of chronic GVHD candidate biomarkers are available for further investigation. This paper provides a 4-part framework for biomarker investigations: identification, verification, qualification, and application with terminology based on Food and Drug Administration and European Medicines Agency guidelines.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle