Moving fast but going slow: coordination challenges for trials of COVID-19 post-exposure prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
An unprecedented volume of research has been generated in response to the COVID-19 pandemic. However, there are risks of inefficient duplication and of important work being impeded if efforts are not synchronized. Excessive reliance on observational studies, which can be more rapidly conducted but are inevitably subject to measured and unmeasured confounders, can foil efforts to conduct rigorous randomized trials. These challenges are illustrated by recent global efforts to conduct clinical trials of post-exposure prophylaxis (PEP) as a strategy for preventing COVID-19. Innovative strategies are needed to help overcome these issues, including increasing communication between the Data Safety and Monitoring Committees (DSMCs) of similar trials. It is important to reinforce the primacy of high-quality trials in generating unbiased answers to pressing prevention and treatment questions about COVID-19.
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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 | 0,168 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,074 | 0,064 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».