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Enregistrement W2904013854 · doi:10.3389/fphar.2018.01490

Variable Responses to CFTR Correctors in vitro: Estimating the Design Effect in Precision Medicine

2018· article· en· W2904013854 sur OpenAlexafffund
Elizabeth Matthes, Julie Goepp, C. Martini, Jiajie Shan, Jie Liao, David Y. Thomas, John W. Hanrahan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalConcordia UniversityCystic Fibrosis CanadaMcGill University
Mots-clésMedicineReproducibilityPrecision medicineCystic fibrosisSample size determinationInternal medicineBioinformaticsPharmacologyPathologyBiologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interest in precision medicine has grown in recent years due to the variable clinical benefit provided by some medications, their cost, and by new opportunities to tailor therapies to individual patients. In cystic fibrosis (CF) it may soon be possible to test several corrector drugs that improve the folding and functional expression of mutant CFTR prospectively using cells from a patient to find the one that is best for that individual. Patient-to-patient variation in cell culture responses to correctors and the reproducibility of those responses has not been studied quantitatively. We measured the functional correction provided by lumacaftor (VX-809) using bronchial epithelial cells from 20 patients homozygous for the F508del-CFTR mutation. Significant differences were observed between individuals, supporting the utility of prospective testing. However, when correction of F508del-CFTR was measured repeatedly using cell aliquots from the same individuals, a design effect was observed that would impact statistical tests of significance. The results suggest that the sample size obtained from power calculations should be increased to compensate for the group sampling effect when CFTR corrector drugs are compared in vitro for precision medicine.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,356 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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