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Enregistrement W4304688709 · doi:10.3389/fphar.2022.988974

Landscape analysis for a neonatal disease progression model of bronchopulmonary dysplasia: Leveraging clinical trial experience and real-world data

2022· article· en· W4304688709 sur OpenAlexaff
Jeffrey S. Barrett, Megan Cala Pane, Timothy J. Knab, William Roddy, Jack M. H. Beusmans, Eric Jordie, Kanwaljit Singh, Jonathan Michael Davis, Klaus Romero, Michael Padula, Bernard Thébaud, M. Turner

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesFood and Drug Administration
Mots-clésBronchopulmonary dysplasiaMedicineDiseaseClinical trialIntensive care medicineInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Century Cures Act requires FDA to expand its use of real-world evidence (RWE) to support approval of previously approved drugs for new disease indications and post-marketing study requirements. To address this need in neonates, the FDA and the Critical Path Institute (C-Path) established the International Neonatal Consortium (INC) to advance regulatory science and expedite neonatal drug development. FDA recently provided funding for INC to generate RWE to support regulatory decision making in neonatal drug development. One study is focused on developing a validated definition of bronchopulmonary dysplasia (BPD) in neonates. BPD is difficult to diagnose with diverse disease trajectories and few viable treatment options. Despite intense research efforts, limited understanding of the underlying disease pathobiology and disease projection continues in the context of a computable phenotype. It will be important to determine if: 1) a large, multisource aggregation of real-world data (RWD) will allow identification of validated risk factors and surrogate endpoints for BPD, and 2) the inclusion of these simulations will identify risk factors and surrogate endpoints for studies to prevent or treat BPD and its related long-term complications. The overall goal is to develop qualified, fit-for-purpose disease progression models which facilitate credible trial simulations while quantitatively capturing mechanistic relationships relevant for disease progression and the development of future treatments. The extent to which neonatal RWD can inform these models is unknown and its appropriateness cannot be guaranteed. A component of this approach is the critical evaluation of the various RWD sources for context-of use (COU)-driven models. The present manuscript defines a landscape of the data including targeted literature searches and solicitation of neonatal RWD sources from international stakeholders; analysis plans to develop a family of models of BPD in neonates, leveraging previous clinical trial experience and real-world patient data is also described.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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