Editorial: Precision medicine approaches for heterogeneous conditions such as autism spectrum disorders (The need for a biomarker exploration phase in clinical trials - Phase 2m)
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Precision medicine approaches for heterogeneous conditions such as autism spectrum disorders (The need for a biomarker exploration phase in clinical trials -Phase m) Significant progress has been made in understanding the biology of autism spectrum disorder (ASD), providing rational hypotheses for interventions to address the core symptoms.However, clinical trials of these interventions have failed to yield positive results to date.In many of these studies, a subset of participants appear to respond well, but a significant benefit is not found in the overall intent-to-treat group.Due to the etiological heterogeneity of ASD, we anticipate that this will continue to be a challenge in future clinical trials.It will be critical to identify the patients that are most likely to respond to a treatment and to target those subjects in later phase trials.We Frontiers in Psychiatry frontiersin.orgBeversdorf et al. ./fpsyt. .therefore propose the explicit inclusion of "Phase 2m" as part of the pathway of clinical drug development, specifically for the development of a biomarker profile that can be incorporated into later phase 2 and 3 clinical trials.Such a precision medicine approach has the potential to optimize the likelihood of success in future clinical trials to benefit patients.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,014 |
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 ».