IDEAL-D Framework for Device Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To extend the IDEAL framework for device innovation, IDEAL-D, to include the preclinical stage of development (stage 0). Background: In previous work, the IDEAL collaboration has proposed frameworks for new surgical techniques and complex therapeutic technologies, the central tenet being that development and evaluation can and should proceed together in an ordered and logical manner that balances innovation and safety. Methods: Following agreement at the IDEAL Collaboration Council, a multidisciplinary working group was formed comprising 12 representatives from healthcare, academia, industry, and a patient advocate. The group conducted a series of discussions following the principles used in the development of the original IDEAL framework. Importantly, IDEAL aims for maximal transparency, optimal validity in the evaluation of primary effects, and minimization of potential risk to patients or others. The proposals were subjected to further review and editing by members of the IDEAL Council before a final consensus version was adopted. Results: In considering which studies are required before a first-in-human study, we have: (1) classified devices according to what they do and the risks they carry, (2) classified studies according to what they show about the device, and (3) made recommendations based on the principle that the more invasive and high risk a device is, the greater proof required of their safety and effectiveness before progression to clinical studies (stage 1). Conclusions: The proposed recommendations for preclinical evaluation of medical devices represent a proportionate and pragmatic approach that balances the de-risking of first-in-human translational studies against the benefits of rapid translation of new devices into clinical practice.
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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 | 0,059 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».