Use of a Novel Artificial Intelligence Platform on Mobile Devices to Assess Dosing Compliance in a Phase 2 Clinical Trial in Subjects With Schizophrenia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurately monitoring and collecting drug adherence data can allow for better understanding and interpretation of the outcomes of clinical trials. Most clinical trials use a combination of pill counts and self-reported data to measure drug adherence, despite the drawbacks of relying on these types of indirect measures. It is assumed that doses are taken, but the exact timing of these events is often incomplete and imprecise. OBJECTIVE: The objective of this pilot study was to evaluate the use of a novel artificial intelligence (AI) platform (AiCure) on mobile devices for measuring medication adherence, compared with modified directly observed therapy (mDOT) in a substudy of a Phase 2 trial of the α7 nicotinic receptor agonist (ABT-126) in subjects with schizophrenia. METHODS: AI platform generated adherence measures were compared with adherence inferred from drug concentration measurements. RESULTS: The mean cumulative pharmacokinetic adherence over 24 weeks was 89.7% (standard deviation [SD] 24.92) for subjects receiving ABT-126 who were monitored using the AI platform, compared with 71.9% (SD 39.81) for subjects receiving ABT-126 who were monitored by mDOT. The difference was 17.9% (95% CI -2 to 37.7; P=.08). CONCLUSIONS: Using drug levels, this substudy demonstrates the potential of AI platforms to increase adherence, rapidly detect nonadherence, and predict future nonadherence. Subjects monitored using the AI platform demonstrated a percentage change in adherence of 25% over the mDOT group. Subjects were able to use the technology successfully for up to 6 months in an ambulatory setting with early termination rates that are comparable to subjects outside of the substudy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01655680 https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01655680?term=NCT01655680.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle