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Enregistrement W2109805667 · doi:10.1513/annalsats.201409-414mg

Confronting the Frustrations of Negative Clinical Trials in Acute Respiratory Distress Syndrome

2015· review· en· W2109805667 sur OpenAlexaff
Gordon D. Rubenfeld

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute respiratory distressIntensive care medicineRespiratory distressClinical trialMEDLINEInternal medicineAnesthesiaLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite robust successes in trials of mechanical ventilation, pharmacologic interventions in acute respiratory distress syndrome have been disappointing. Although ineffective therapy remains the compelling explanation for these negative trials, other possible explanations exist. These negative trials, better termed "statistically negative trials" or "indeterminate trials," cannot prove that a therapy is ineffective. It is important for clinicians and investigators to appreciate the alternative explanations for negative trials of potentially effective therapies because these indicate options for improving clinical trials in acute respiratory distress syndrome. These options can be organized into strategies that increase sample size, increase the signal from the therapy, and reduce the noise or variation in the study. Each of the strategies to improve the likelihood of a positive clinical trial poses a potential tradeoff in generalizability, cost, sample size, signal, or noise.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,570
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,024 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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