Toward Wisdom From Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuroprotective drugs for acute stroke have appeared to work in animals, only to fail when tested in humans. With the failure of so many clinical trials, the future of neuroprotective drug development is in jeopardy. Current hypotheses and methodologies must continue to be reevaluated, and new strategies need to be explored. Summary of Review- In part 1, we review key challenges and complexities in translational stroke research by focusing on the "disconnect" in the way that neuroprotective agents have traditionally been assessed in clinical trials compared with animal models. In preclinical studies, determination of neuroprotection has relied heavily on assessment of infarct volume measurements (instead of functional outcomes), short-term (instead of long-term) end points, transient (instead of permanent) ischemia models, short (instead of extended) time windows for drug administration, and protection of cerebral gray matter (instead of both gray and white matter). Clinical trials have often been limited by inappropriately long time windows, insufficient statistical power, insensitive outcome measures, inclusion of protocol violators, failure to target specific stroke subtypes, and failure to target the ischemic penumbra. In part 2, we explore new concepts in ischemic pathophysiology that should encourage us also to think beyond the hyperacute phase of ischemia and consider the design of trials that use multiagent therapy and exploit the capacity of the brain for neuroplasticity and repair. CONCLUSIONS: By recognizing the strengths and limitations of animal models of stroke and the shortcomings of previous clinical trials, we hope to move translational research forward for the development of new therapies for the acute and subacute stages after stroke.
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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 | 0,024 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,028 |
| Communication savante | 0,015 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».