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Enregistrement W2095891895 · doi:10.1093/schbul/sbq161

Methodological Issues in Negative Symptom Trials

2011· article· en· W2095891895 sur OpenAlexaff
Stephen R. Marder, David G. Daniel, Larry Alphs, A. George Awad, Richard S.E. Keefe

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensHumber River Regional HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPfizerEli Lilly and Company
Mots-clésStrengths and weaknessesClinical trialMedicineDrug trialAntipsychoticFood and drug administrationSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyPsychiatryNegative symptomClinical psychologyPsychosisPharmacologyInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals from academia, the pharmaceutical industry, and the US Food and Drug Administration used a workshop format to discuss important methodological issues in the design of trials of pharmacological agents for improving negative symptoms in schizophrenia. The issues addressed included the need for a coprimary functional measure for registration trials; the characteristics of individuals who should enter negative symptom trials; the optimal duration for a proof-of-concept or registration trial; the optimal design of a study of a broad-spectrum agent that treats both positive and negative symptoms or a co-medication that is added to an antipsychotic; the relative strengths and weaknesses of available instruments for measuring negative symptoms; the definition of clinically meaningful improvement for these trials; and whether drugs can be approved for a subdomain of negative symptoms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,144 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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