An online decision tree for vaccine efficacy trial design during infectious disease epidemics: The InterVax-Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Licensed vaccines are urgently needed for emerging infectious diseases, but the nature of these epidemics causes challenges for the design of phase III trials to evaluate vaccine efficacy. Designing and executing rigorous, fast, and ethical, vaccine efficacy trials is difficult, and the decisions and limitations in the design of these trials encompass epidemiological, logistical, regulatory, statistical, and ethical dimensions. RESULTS: Trial design decisions are complex and interrelated, but current guidance documents do not lend themselves to efficient decision-making. We created InterVax-Tool (http://vaxeval.com), an online, interactive decision-support tool, to help diverse stakeholders navigate the decisions in the design of phase III vaccine trials. InterVax-Tool offers high-level visual and interactive assistance through a set of four decision trees, guiding users through selection of the: (1) Primary Endpoint, (2) Target Population, (3) Randomization Scheme, and, (4) Comparator. We provide guidance on how key considerations - grouped as Epidemiological, Vaccine-related, Infrastructural, or Sociocultural - inform each decision in the trial design process. CONCLUSIONS: InterVax-Tool facilitates structured, transparent, and collaborative discussion of trial design, while recording the decision-making process. Users can save and share their decisions, which is useful both for comparing proposed trial designs, and for justifying particular design choices. Here, we describe the goals and features of InterVax-Tool as well as its application to the design of a Zika vaccine efficacy trial.
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 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 | 0,049 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,008 |
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 ».