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Enregistrement W2809709383 · doi:10.4155/bio-2017-0254

Adaptation of Commercial Biomarker Kits and Proposal for ‘Drug Development Kits’ to Support Bioanalysis: Call for Action

2018· article· en· W2809709383 sur OpenAlexaff
M. Rafiqul Islam, Sumit Kar, Clarinda Islam, Raymond H. Farmen

Notice bibliographique

RevueBioanalysis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)BiomarkerBioanalysisDrug developmentComputer scienceQuality (philosophy)Resource (disambiguation)Process (computing)Risk analysis (engineering)Process managementDrugBiochemical engineeringMedicinePharmacologyBusinessEngineeringBiologyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been an increased use of commercial kits for biomarker measurement, commensurate with the increased demand for biomarkers in drug development. However, in most cases these kits do not meet the quality attributes for use in regulated environment. The process for adaptation of these kits can be frustrating, time consuming and resource intensive. In addition, a lack of harmonized guidance for the validation of biomarker poses a significant challenge in the adaptation of kits in a regulated environment. The purpose of this perspective is to propose a tiered approach to commercial drug development kits with clearly defined quality attributes and to demonstrate how these kits can be adapted to perform analytical validation in a regulated environment.

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)0,147
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1470,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0170,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,273 · 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
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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