Committee on High‐quality Alzheimer's Disease Studies (CHADS) consensus report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consensus guidance for the development and identification of high-quality Alzheimer's disease clinical trials is needed for protocol development and conduct of clinical trials. METHODS: An ad hoc consensus committee was convened in conjunction with the Alzheimer's Association to develop consensus recommendations. RESULTS: Consensus was readily reached for the need to provide scientific justification, registration of trials, institutional review board oversight, conflict of interest disclosure, funding source disclosure, defined trial population, recruitment resources, definition of the intervention, specification of trial duration, appropriate payment for participant engagement, risk-benefit disclosure as part of the consent process, and the requirement to disseminate and/or publish trial results even if the study is negative. CONCLUSIONS: This consensus guidance should prove useful for the protocol development and conduct of clinical trials, and may further provide a platform for the development of education materials that may help guide appropriate clinical trial participation decisions for potential trial participants and the general public.
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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 | 0,467 | 0,501 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,021 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,017 |
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 ».