Type 1 Diabetes TrialNet: A Multifaceted Approach to Bringing Disease-Modifying Therapy to Clinical Use in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
What will it take to bring disease-modifying therapy to clinical use in type 1 diabetes? Coordinated efforts of investigators involved in discovery, translational, and clinical research operating in partnership with funders and industry and in sync with regulatory agencies are needed. This Perspective describes one such effort, Type 1 Diabetes TrialNet, a National Institutes of Health-funded and JDRF-supported international clinical trials network that emerged from the Diabetes Prevention Trial-Type 1 (DPT-1). Through longitudinal natural history studies, as well as trials before and after clinical onset of disease combined with mechanistic and ancillary investigations to enhance scientific understanding and translation to clinical use, TrialNet is working to bring disease-modifying therapies to individuals with type 1 diabetes. Moreover, TrialNet uses its expertise and experience in clinical studies to increase efficiencies in the conduct of trials and to reduce the burden of participation on individuals and families. Herein, we highlight key contributions made by TrialNet toward a revised understanding of the natural history of disease and approaches to alter disease course and outline the consortium's plans for the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,230 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».