A new era in idiopathic pulmonary fibrosis: considerations for future clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen substantial progress in understanding the pathobiology, natural history, and clinical significance of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), culminating in the establishment of two effective medical therapies. Now seems an important time to reconsider the design and conduct of future IPF clinical trials. Building on lessons learned over the past decade, we use this perspective to lay out four key considerations for moving forward effectively and efficiently with the next generation of clinical trials in IPF. These are: development of a coordinated IPF clinical trials network; establishment of expectations for early phase proof of concept studies; adaptation of late-phase efficacy trial designs to the emergence of approved therapies, and; agreement on primary end-points for late phase clinical trials. Continued progress in the field of IPF will require creativity and collaboration on the part of all stakeholders. We believe that addressing these four considerations will encourage and enable investment in this new era of drug development in IPF, and will lead to more rapid development of effective therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,368 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».