Correction to: Accelerating evidence gathering and approval of precision medicine therapies: the FDA takes aim at rare mutations
Notice bibliographique
Résumé
Correction to: Genet Med advance online publication 10 July 2018; https://doi.org/10.1038/s41436-018-0099-0 In the original version of this Article, the affiliation details for Personalized Medicine & Targeted Therapeutics, USA were incorrectly given as Personalized Medicine & Targeted Therapeutics, University of the Sciences in Philadelphia, Philadelphia, Pennsylvania, USA. This has now been corrected in both the PDF and HTML versions of the Article. Accelerating evidence gathering and approval of precision medicine therapies: the FDA takes aim at rare mutationsGenetics in MedicineVol. 21Issue 3PreviewPatient heterogeneity in drug response has led to alternative models to the randomized clinical trial (RCT) for drug development, and enabled the evolution of newer regulatory frameworks in recent years. In 2012, the US Food and Drug Administration (FDA) published a popularly used Guidance for Industry on Enrichment Strategies for Clinical Trials to Support Approval Of Human Drugs And Biological Products.1 Enrichment strategies refer to the a priori identification and selection of subpopulations of patients, often on the basis of molecular profiling, to increase the likelihood of efficacy of a particular treatment or intervention. Full-Text PDF Open Access
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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 | 0,008 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,099 | 0,055 |
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 ».