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Enregistrement W2522325334 · doi:10.1164/rccm.201607-1515pp

Translating Research into Improved Patient Care in Pulmonary Arterial Hypertension

2016· review· en· W2522325334 sur OpenAlexaff
Sébastien Bonnet, Steeve Provencher, Christophe Guignabert, Frédéric Perros, Olivier Boucherat, Ralph T. Schermuly, Paul M. Hassoun, Marlene Rabinovitch, Mark R. Nicolls, Marc Humbert

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineClinical trialIntensive care medicineDrug developmentPreclinical researchPreclinical testingClinical researchStandardizationClinical study designPulmonary hypertensionDiseaseDrugPharmacologyMedical physicsPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite important advances in its therapeutic management, pulmonary arterial hypertension (PAH) remains an incurable disease. Although numerous drugs exhibited beneficial effects in preclinical settings, only few have reached clinical trial phases, highlighting the challenges of translating preclinical investigations into clinical trials. Potential reasons for delayed PAH drug development may include the inherent limitations of the currently available animal and in vitro models, potential lack of appropriate standardization of the experimental design, regulatory agencies requirements, competing clinical trials and insufficient funding. Although this is not unique to PAH, there is urgency for reducing the number of false positive signals in preclinical studies and optimizing the development of innovative therapeutic targets through performance of clinical trials based on more robust experimental data. The current review discusses the challenges and opportunities in preclinical research to foster drug development in PAH.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations133
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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