Unmet needs in clinical trials in CKD: questions we have not answered and answers we have not questioned
Notice bibliographique
Résumé
Many advances have been made in the field of nephrology over the last decade. These include an increasing focus on patient-centred involvement in trials, exploration of innovative trial designs and methodology, the growth of personalized medicine and, most importantly, novel therapeutic agents that are disease-modifying for large groups of patients with and without diabetes and chronic kidney disease. Despite this progress, many questions remain unanswered and we have not critically evaluated some of our assumptions, practices and guidelines despite emerging evidence to challenge current paradigms and discrepant patient-preferred outcomes. How best to implement best practices, diagnose various conditions, examine better diagnostic tools, treat laboratory values versus patients and understand prediction equations in the clinical context remain unanswered. As we enter a new era in nephrology, there are extraordinary opportunities to change the culture and care. Rigorous research paradigms enabling both the generation and the use of new information should be explored. We identify here some key areas of interest and suggest renewed efforts to describe and address these gaps so that we can develop, design and execute trials of importance to all.
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 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 | 0,180 | 0,387 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».