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Enregistrement W2969461308 · doi:10.1016/j.gheart.2019.07.005

Current State of Hypertrophic Cardiomyopathy Clinical Trials

2019· review· en· W2969461308 sur OpenAlexaboutno aff
Hussein H. Khachfe, Hamza A. Salhab, Mohamad Y. Fares, Hassan Khachfe

Notice bibliographique

RevueGlobal Heart · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialHypertrophic cardiomyopathyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is a genetic disorder with a very large global burden for which more therapeutic management regimens are required. OBJECTIVES: In this study, the authors explore HCM-related clinical trials, determine the shortcomings leading to the lack of development of new HCM therapies, and attempt to shed light on potential areas for improvement. METHODS: In January 2019, the authors completed a search on ClinicalTrials.gov for all therapeutic and interventional clinical trials involving HCM, without any limits for location or date. Information on trial characteristics such as phase, start and end dates, sample size, experimental intervention, publications, study design, selection criteria, and results were collected and analyzed. RESULTS: Sixty-three trials met the selection criteria. The average trial duration across phases was around 3 years. Around one-half of the trials were conducted in North America (United States and Canada) and 44% of the trials were in their early phases (I and II). Approximately one-third of the trials were completed. Only 14 publications were produced from all the clinical trials studied. CONCLUSIONS: The study revealed a low number of trials, lack of geographic diversity, and scarcity of published results concerning HCM clinical trials. Proper management of HCM trials is of vast importance to achieve effective therapies.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,319
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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