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Enregistrement W2902357040 · doi:10.1080/13543784.2019.1554054

Therapeutic targets and early stage clinical trials for pulmonary fibrosis

2018· review· en· W2902357040 sur OpenAlexafffund
Seidai Sato, Toyoshi Yanagihara, Martin Kolb

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Investigational Drugs · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory Health
Mots-clésClinical trialMedicineIdentifierTrial registrationIntensive care medicineInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is an age-associated, progressive, and irreversible fatal interstitial lung disease. Although many drugs have failed in clinical trials, these failures improved the understanding of the pathogenesis of IPF. Currently, there are two drugs approved for IPF that slow the progression of the disease. However, the prognosis for patients with IPF remains poor and the search continues for drugs that inhibit the pathogenic pathways active in IPF to further reduce or even halt the progression of the disease.Areas covered: We highlight the recent information on the therapeutic targets currently explored in early stage clinical trials and discuss the potential for new therapy and the limitation of basic research in the treatment of IPF.Expert opinion: A key challenge in the coming years will lie in deciding which compounds to combine and how to evaluate combination therapies in clinical trials. The drugs most likely to provide additive efficacy when used in combination with one of the approved therapies are those with alternative, complementary, or synergistic mechanisms of action.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02257177.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02738801.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02538536.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02503657.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT01371305.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02550873.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02688647.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT01872689.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT01529853.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02345070.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT01629667.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT01890265.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT01262001.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03142191.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02036970.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT00463983.Trial registration: Japan Primary Registries Network identifier: JapicCTI-183898.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,006

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.

Tête enseignante Opus0,265
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,214 · 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
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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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