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Enregistrement W2136073859 · doi:10.1161/01.cir.0000148680.83392.50

Lessons Learned From a Clinical Trial

2004· review· en· W2136073859 sur OpenAlexaff
Paul W. Armstrong, L. Kristin Newby, Christopher B. Granger, Kerry L. Lee, R. J. Simes, Frans Van de Werf, Harvey D. White, Robert M. Califf

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensAlberta Medical AssociationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLibrary scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

R emarkable advances in cardiovascular care have been substantially mediated by large-scale, randomized clinical trials.These trials not only have identified treatments resulting in major improvements in patient outcomes but also have enhanced our understanding of the natural history of contemporary disease and the impact of risk factors and complications.The process by which phase III clinical trials in cardiovascular medicine are created, implemented, completed, analyzed, presented, and published has evolved dramatically over the past decade.Historically, government and academic alliances took center stage in this process because of their intellectual equity, opinion leadership, access to patients, and allocation of public interest-related research tax dollars.This axis has now shifted.Community practitioners and groups of physicians, often organized regionally, now provide the majority of subjects for clinical trials.Furthermore, substantial scientific expertise, at both the basic and clinical levels, resides within multinational pharmaceutical firms.Additionally, contract research organizations have seized the business opportunity afforded by the need for timely and efficient operational aspects of clinical trials.Although communitybased trials, efficiency, and expertise are prerequisites for a major clinical trial, the extraordinary costs of completing them squarely places the sponsor in a dominant position. 1ur participation in the failed large-scale attempt to develop a novel oral glycoprotein IIb/IIIa inhibitor, sibrafiban, for secondary prevention of coronary heart disease has stimulated us to reflect on issues that arose in the design and conduct of this trial. 2,3Using the Sibrafiban Versus Aspirin to Yield Maximum Protection From ischemic Heart Events Post-Acute Coronary Syndromes (SYMPHONY) and 2nd SYMPHONY trials as examples, we review issues here that should be of interest to investigators, clinical practitioners, participating institutions, sponsors, data and safety monitoring boards (DSMBs), and the patients whom we serve. 4Our purpose is to encourage discussion so that standards can be enhanced for this form of collaborative science.

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)0,082
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0820,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0090,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,383
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,097 · 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.

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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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