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Enregistrement W2099634614 · doi:10.1183/09031936.04.00122204

End points in pulmonary arterial hypertension: the way forward

2004· review· en· W2099634614 sur OpenAlexfundno aff
Andrew J. Peacock, Robert Naeije, Nazzareno Galiè, John Τ. Reeves

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesActelion PharmaceuticalsUniversity of California, San DiegoUniversity of California, Los AngelesUniversità di BolognaJustus Liebig Universität GießenMcGill University
Mots-clésMedicinePulmonary hypertensionEnd pointCardiologyPlaceboClinical endpointClinical trialProstacyclinInternal medicineIntensive care medicineAlternative medicineComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulmonary arterial hypertension is a rare disease of poor prognosis. Despite its rarity >1,000 patients have been randomised in placebo-controlled trials using novel therapies, including prostacyclin analogues, endothelin receptor antagonists and, most recently, phosphodiesterase 5 inhibitors. Nearly all of these trials have used exercise capacity, measured by the unencouraged 6-min walking distance, as the primary end point and a variety of other measurements as secondary end points. This approach has been productive, leading to the licensing of a number of effective treatments. Future clinical trials, however, will probably assess drug combinations, make comparisons between drugs and include less severely ill patients. It is, therefore, timely to examine the end points used. The authors discussed the various end points that have been used in the past and possible end points that might be used in the future. End points considered included measurements of: exercise capacity, haemodynamics, quality of life, imaging of the right heart and circulation, and chemical markers of pulmonary hypertension. Many of these show promise but will have to be used in parallel and compared with conventional end points such as the 6-min walking distance before their value can be demonstrated convincingly to the regulatory authorities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations75
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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