A Grading System To Evaluate Objectively the Strength of Pre-Clinical Data of Acute Neuroprotective Therapies for Clinical Translation in Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
The past three decades have seen an explosion of research interest in spinal cord injury (SCI) and the development of hundreds of potential therapies that have demonstrated some promise in pre-clinical experimental animal models. A growing number of these treatments are seeking to be translated into human clinical trials. Conducting such a clinical trial, however, is extremely costly, not only for the time and money required to execute it, but also for the limited resources that will then no longer be available to evaluate other promising therapies. The decision about what therapies have sufficient pre-clinical evidence of efficacy to justify testing in humans is therefore of utmost importance. Here, we have developed a scoring system for objectively grading the body of pre-clinical literature on neuroprotective treatments for acute SCI. The components of the system include an evaluation of a number of factors that are thought to be important in considering the "robustness" of a therapy's efficacy, including the animal species and injury models that have been used to test it, the time window of efficacy, the types of functional improvements effected by it, and whether efficacy has been independently replicated. The selection of these factors was based on the results of a questionnaire that was performed within the SCI research community. A modified Delphi consensus-building exercise was then conducted with experts in pre-clinical SCI research to refine the criteria and decide upon how to score them. Finally, the grading system was applied to a series of potential neuroprotective treatments for acute SCI. This represents a systematic approach to developing an objective method of evaluating the extent to which the pre-clinical literature supports the translation of a particular experimental treatment into human trials.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».