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Enregistrement W4230337229 · doi:10.1016/j.jacc.2017.12.048

2017 Cardiovascular and Stroke Endpoint Definitions for Clinical Trials

2018· review· en· W4230337229 sur OpenAlexaff
Karen A. Hicks, Kenneth W. Mahaffey, Roxana Mehran, Steven E. Nissen, Stephen D. Wiviott, Billy Dunn, Scott D. Solomon, John R. Marler, John R. Teerlink, Andrew Farb, David A. Morrow, Shari Targum, Cathy A. Sila, Mary Thanh Hai, Michael R. Jaff, Hylton V. Joffe, Donald E. Cutlip, Akshay S. Desai, Eldrin F. Lewis, C. Michael Gibson, Martin Landray, A. Michael Lincoff, Christopher J. White, Steven S. Brooks, Kenneth Rosenfield, Michaël Domanski, Alexandra J. Lansky, John J.V. McMurray, James E. Tcheng, Steven R. Steinhubl, Paul Burton, Laura Mauri, Christopher M. O’Connor, Marc A. Pfeffer, Hung Hung, Norman Stockbridge, Bernard Chaitman, Robert J. Temple, Heather D. Fitter, Kachikwu Illoh, Kenneth J. Cavanaugh, Benjamin M. Scirica, Ilan Irony, Rachel E. Brown Kichline, Jonathan G. Levine, Anna Park, Leonard Sacks, Ana Szarfman, Ellis F. Unger, Lori Ann Wachter, Bram Zuckerman, Yale Mitchel, Douglas Peddicord, Thomas Shook, Bron Kisler, Charles L. Jaffe, Rhonda Bartley, David L. DeMets, MariJo Mencini, Cheri Janning, Steve Bai, John Lawrence, Ralph B. D’Agostino, Stuart Pocock

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialFood and drug administrationData collectionInterpretabilityStroke (engine)Alternative medicineClinical study designClinical researchAggregate dataResearch designIntensive care medicineMedical physicsRisk analysis (engineering)Internal medicinePathologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This publication describes uniform definitions for cardiovascular and stroke outcomes developed by the Standardized Data Collection for Cardiovascular Trials Initiative and the U.S. Food and Drug Administration (FDA). The FDA established the Standardized Data Collection for Cardiovascular Trials Initiative in 2009 to simplify the design and conduct of clinical trials intended to support marketing applications. The writing committee recognizes that these definitions may be used in other types of clinical trials and clinical care processes where appropriate. Use of these definitions at the FDA has enhanced the ability to aggregate data within and across medical product development programs, conduct meta-analyses to evaluate cardiovascular safety, integrate data from multiple trials, and compare effectiveness of drugs and devices. Further study is needed to determine whether prospective data collection using these common definitions improves the design, conduct, and interpretability of the results of clinical trials.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,011
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,765
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations322
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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