Consensus Statement Regarding the Application of Biogen to Health Canada for Approval of Aducanumab
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease is a major cause of morbidity and mortality. Currently, there are no disease-modifying pharmacotherapies for this condition. Aducanumab, an amyloid beta-directed monoclonal antibody that targets aggregated forms of amyloid-beta in the brains of people with Alzheimer's disease, has raised hopes that such a therapy has been discovered, but its approval by the US Food and Drug Administration has engendered a good deal of controversy. A similar application for approval has been submitted to Health Canada. In response to this, a group of Canadian clinical dementia experts representing a number of organizations, including the Canadian Geriatrics Society, was convened by the Canadian Consortium on Neurodegeneration in Aging (CCNA) to discuss the evidence currently available on this agent and seek consensus on what advice they would offer Health Canada on the application. There was wide-spread agreement that it would be premature for aducanumab to receive approval for the treatment of Alzheimer's disease. It was also noted that the Canadian health-care system is poorly prepared at this time to deal with a disease-modifying therapeutic with targeting, administration, and monitoring characteristics like aducanumab. In this paper, the consensus reached is presented along with its underlying rationale.
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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 | 0,066 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,066 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».