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Enregistrement W2125150582 · doi:10.3899/jrheum.141270

Delivering Future Clinical Trials in Rheumatology

2015· letter· en· W2125150582 sur OpenAlexvenueaboutno aff
James Galloway, David L. Scott

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchKing's College LondonPfizerProgramme Grants for Applied ResearchBristol-Myers Squibb
Mots-clésClinical trialMedicineCornerstoneAlternative medicinePharmaceutical industryClinical researchFamily medicineMedical educationPublic relationsEngineering ethicsInternal medicinePathologyPolitical sciencePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical trials form the cornerstone of evidence-based medicine. Despite their crucial importance, clinicians involved in trials research face major challenges. These are highlighted by Janet Pope and other Canadian experts in this issue of The Journal 1. The concerns they raise have a Canadian focus but an international relevance. Clinically effective treatments and care pathways rely on clinical trials2. Without trials, clinical practice is reduced to anecdotes and expert opinions. Trials are complex, meeting high standards is demanding, and successfully completing trials requires dedication and expertise. As a consequence, involvement of clinical academics is essential. Experience in England echoes Canadian perspectives. Changes in funding arrangements have made trials run by the pharmaceutical industry today unattractive for clinical academics compared to historical times. There has been an increase in investigator-led trials funded by governmental bodies such as the UK National Institute for Health Research and charities like Arthritis Research UK, but it is difficult to attract sufficient research funding to cover research costs from these sources alone. Therapeutic innovations driven by large, successful clinical trials have revolutionized rheumatology. One crucial development has been the introduction of biological treatments3. That success reflected positive interactions between the pharmaceutical industry and clinical researchers. Examples of other innovations in inflammatory arthritis include focusing on early treatment4 and combining disease-modifying drugs5. These latter advances reflect investigator-led research in areas of limited commercial interest. This brief list highlights what trials can achieve. It is not in any way comprehensive. While many innovations in disease management have emerged from recent rheumatology trials, important clinical problems remain to be solved. Here are 3 examples: (1) how to increase the numbers of patients with inflammatory arthritis achieving sustained remissions6; (2) how to make biological treatments more cost effective7 … Address correspondence to Professor D.L. Scott, Weston Education Centre, King’s College London, 10 Cutcombe Road, London SE5 9RS, UK. E-mail: d.scott1{at}nhs.net

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,223
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,437
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2230,437
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0310,031
Science ouverte0,0060,021
Intégrité de la recherche0,0230,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1120,066

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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