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Enregistrement W2794636105 · doi:10.1161/circresaha.117.312579

Standards and Methodological Rigor in Pulmonary Arterial Hypertension Preclinical and Translational Research

2018· review· en· W2794636105 sur OpenAlexaff
Steeve Provencher, Stephen L. Archer, F. Daniel Ramirez, Benjamin Hibbert, Roxane Paulin, Olivier Boucherat, Yves Lacasse, Sébastien Bonnet

Notice bibliographique

RevueCirculation Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecQueen's UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesActelion PharmaceuticalsNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineClinical trialIntensive care medicineTranslational researchPreclinical testingRigourPulmonary hypertensionPreclinical researchClinical study designResearch designRandomized controlled trialDrug developmentTreprostinilMedical physicsPathologyInternal medicineDrugPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite advances in our understanding of the pathophysiology and the management of pulmonary arterial hypertension (PAH), significant therapeutic gaps remain for this devastating disease. Yet, few innovative therapies beyond the traditional pathways of endothelial dysfunction have reached clinical trial phases in PAH. Although there are inherent limitations of the currently available models of PAH, the leaky pipeline of innovative therapies relates, in part, to flawed preclinical research methodology, including lack of rigour in trial design, incomplete invasive hemodynamic assessment, and lack of careful translational studies that replicate randomized controlled trials in humans with attention to adverse effects and benefits. Rigorous methodology should include the use of prespecified eligibility criteria, sample sizes that permit valid statistical analysis, randomization, blinded assessment of standardized outcomes, and transparent reporting of results. Better design and implementation of preclinical studies can minimize inherent flaws in the models of PAH, reduce the risk of bias, and enhance external validity and our ability to distinguish truly promising therapies form many false-positive or overstated leads. Ideally, preclinical studies should use advanced imaging, study several preclinical pulmonary hypertension models, or correlate rodent and human findings and consider the fate of the right ventricle, which is the major determinant of prognosis in human PAH. Although these principles are widely endorsed, empirical evidence suggests that such rigor is often lacking in pulmonary hypertension preclinical research. The present article discusses the pitfalls in the design of preclinical pulmonary hypertension trials and discusses opportunities to create preclinical trials with improved predictive value in guiding early-phase drug development in patients with PAH, which will need support not only from researchers, peer reviewers, and editors but also from academic institutions, funding agencies, and animal ethics authorities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,664
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,068 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations149
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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