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Enregistrement W3176769818 · doi:10.1002/trc2.12181

Building clinically relevant outcomes across the Alzheimer's disease spectrum

2021· article· en· W3176769818 sur OpenAlexaff
Dorene M. Rentz, Alette M. Wessels, Ananth Annapragada, Anna‐Karin Berger, Chris J. Edgar, Michael Gold, David S. Miller, Christopher Randolph, J. Michael Ryan, Glen Wunderlich, Megan Canniere Zoschg, Dominic Trépel, David S. Knopman, Adam M. Staffaroni, Lisa J. Bain, María C. Carrillo, Christopher J. Weber

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensBoehringer Ingelheim (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseMedicineRelevance (law)PsychologyPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demonstrating that treatments are clinically meaningful across the Alzheimer's disease (AD) continuum is critical for meeting our goals of accelerating a cure by 2025. While this topic has been a focus of several Alzheimer's Association Research Roundtable (AARR) meetings, there remains no consensus as to what constitutes a "clinically meaningful outcome" in the eyes of patients, clinicians, care partners, policymakers, payers, and regulatory bodies. Furthermore, the field has not come to agreement as to what constitutes a clinically meaningful treatment effect at each stage of disease severity. The AARR meeting on November 19-20, 2019, reviewed current approaches to defining clinical meaningfulness from various perspectives including those of patients and care partners, clinicians, regulators, health economists, and public policymakers. Participants discussed approaches that may confer clinical relevance at each stage of the disease continuum and fostered discussion about what should guide us in the future.

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)0,320
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,471
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3200,471
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0170,024
Science ouverte0,0040,019
Intégrité de la recherche0,0040,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,729
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,105 · 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

Citations40
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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