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Enregistrement W2992870481 · doi:10.1182/bloodadvances.2019000883

End points for sickle cell disease clinical trials: renal and cardiopulmonary, cure, and low-resource settings

2019· article· en· W2992870481 sur OpenAlexaff
Ann T. Farrell, Julie A. Panepinto, Ankit A. Desai, Adetola A. Kassim, Jeffrey D. Lebensburger, Mark C. Walters, Daniel E. Bauer, Rae Blaylark, Donna DiMichele, Mark T. Gladwin, Nancy Green, Kathryn L. Hassell, Gregory J. Kato, Elizabeth S. Klings, Donald B. Kohn, Lakshmanan Krishnamurti, Jane A. Little, Julie Makani, Punam Malik, Patrick T. McGann, Caterina P. Minniti, Claudia R. Morris, Isaac Odame, Patricia O’Neal, Rosanna Setse, Poornima Sharma, Shalini Shenoy

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFeinberg School of MedicineNorthwestern UniversityNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Food and Drug AdministrationDoris Duke Charitable Foundation
Mots-clésMedicineIntensive care medicineClinical trialFood and drug administrationDiseaseMEDLINEResource (disambiguation)Drug trialPhysical therapyInternal medicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the global burden of sickle cell disease and the need for novel therapies, the American Society of Hematology partnered with the US Food and Drug Administration to engage the work of 7 panels of clinicians, investigators, and patients to develop consensus recommendations for clinical trial end points. The panels conducted their work through literature reviews, assessment of available evidence, and expert judgment focusing on end points related to patient-reported outcome, pain (non-patient-reported outcomes), the brain, end-organ considerations, biomarkers, measurement of cure, and low-resource settings. This article presents the findings and recommendations of the end-organ considerations, measurement of cure, and low-resource settings panels as well as relevant findings and recommendations from the biomarkers panel.

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)0,305
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,433
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3050,433
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0140,007
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0080,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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