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Enregistrement W2521785556 · doi:10.1007/s13555-016-0145-2

Use of Lesion Response Rate in Actinic Keratosis Trials

2016· article· en· W2521785556 sur OpenAlexaff
Rolf‐Markus Szeimies, Petar Atanasov, Robert Bissonnette

Notice bibliographique

RevueDermatology and Therapy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensInnovaderm (Canada)
Organismes subventionnairesGalderma
Mots-clésActinic keratosisMedicineContext (archaeology)KeratosisDermatologyClinical trialPerspective (graphical)Medical physicsLesionClinical PracticeConfoundingIntensive care medicineSurgeryPathologyPhysical therapyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complete patient clearance is often required by regulatory agencies for the approval of treatments for actinic keratosis (AK). However, an increasing number of clinicians have challenged the use of this measure in clinical practice and its interpretation. It has been argued that complete patient clearance often underestimates the clinical benefit of a drug and is influenced by a number of key confounding factors, such as number and distribution of lesions, at baseline. Lesions response rate is one alternative which has been suggested as more relevant due to its applicability to clinical practice and closer reflection of the clinical value of the drug. This paper provides an updated perspective on the topic and details the current thinking on the role of complete clearance and lesion response rate in the context of AK. FUNDING: Galderma.

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)0,495
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,470
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: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4950,470
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,211 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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