Endpoints and design of clinical trials in patients with decompensated cirrhosis: Position paper of the LiverHope Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Management of decompensated cirrhosis is currently geared towards the treatment of complications once they occur. To date there is no established disease-modifying therapy aimed at halting progression of the disease and preventing the development of complications in patients with decompensated cirrhosis. The design of clinical trials to investigate new therapies for patients with decompensated cirrhosis is complex. The population of patients with decompensated cirrhosis is heterogeneous (i.e., different etiologies, comorbidities and disease severity), leading to the inclusion of diverse populations in clinical trials. In addition, primary endpoints selected for trials that include patients with decompensated cirrhosis are not homogeneous and at times may not be appropriate. This leads to difficulties in comparing results obtained from different trials. Against this background, the LiverHope Consortium organized a meeting of experts, the goal of which was to develop recommendations for the design of clinical trials and to define appropriate endpoints, both for trials aimed at modifying the natural history and preventing progression of decompensated cirrhosis, as well as for trials aimed at managing the individual complications of cirrhosis.
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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 | 0,682 | 0,592 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,022 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».