Pediatric Rheumatology Collaborative Study Group – over four decades of pivotal clinical drug research in pediatric rheumatology
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
IMPORTANCE: Specialized research networks are essential to achieve drug approvals for rare pediatric diseases. Such networks help realize the potential of global legislation enacted upon the recognition that most children are treated with drugs whose most beneficial dose and regimen have not been established in pediatric patients. The Pediatric Rheumatology Collaborative Study Group (PRCSG) is a North American clinical trials network that is specialized in the performance of clinical trials of new therapies for pediatric populations with rheumatic diseases. This review provides an overview of the strategies employed by this research network to achieve drug and biologic approvals for children with pediatric rheumatic diseases, particularly juvenile idiopathic arthritis. OBSERVATIONS: Clinical trial conduct in rare pediatric diseases has required global recruitment. Supported or led by the PRCSG, highly responsive, validated, composite measures have been established to assess drug efficacy. For pediatric orphan diseases with high disease burdens, specialized investigative sites and study designs are needed to complete adequately powered trials at the high standard necessary to enable drug labeling by regulatory agencies. Novel trial designs have been utilized for more efficient testing of innovative drug candidates. All these have been developed or co-developed by the PRCSG research network. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Specialized research networks in pediatric rheumatology, such as the PRCSG, have changed the landscape of available therapies and improved overall disease outcomes for children with pediatric rheumatic diseases.
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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 | 0,017 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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