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Enregistrement W4317480113 · doi:10.1111/1471-0528.17392

Analysis of a maternal health medicines pipeline database 2000–2021: New candidates for the prevention and treatment of fetal growth restriction

2023· article· en· W4317480113 sur OpenAlexaff
Shao Lim, Annie R. A. McDougall, Maya Goldstein, Andrew Tuttle, Roxanne Hastie, Stephen Tong, Anne Ammerdorffer, Sara Rushwan, Christina Ricci, A. Metin Gülmezog̈lu, Joshua P. Vogel

Notice bibliographique

RevueBJOG An International Journal of Obstetrics & Gynaecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésFetal growthMedicinePregnancyFetusIntrauterine growth restrictionGrowth restrictionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Accelerating Innovation for Mothers project established a new database of candidate medicines under development between 2000 and 2021 for five pregnancy-related conditions, including fetal growth restriction. The objective was to assess medicines for fetal growth restriction and their potential for clinical use globally. DESIGN: Landscape analysis. SETTING: Global (focus on low- and middle-income countries, LMICs). SAMPLE: Drugs, dietary supplements and biologics under investigation for prevention or treatment of fetal growth restriction. METHODS: A research pipeline database of medicines was created through searching AdisInsight, PubMed and various grant and clinical trial databases. Analysis of clinical and preclinical candidates were descriptive. MAIN OUTCOMES MEASURES: Fetal growth restriction candidates in clinical development were identified and ranked as high, medium or low potential based on prespecified criteria, including efficacy, safety and accessibility. RESULTS: Of the 444 unique candidates in the database across all five pregnancy-related conditions, 63 were for fetal growth restriction. Of these, 31 were in clinical development (phases I, II or III) and 32 were in preclinical development. Three candidates, aspirin, l-arginine and vitamin D, were ranked as having high potential as preventive agents. There were no high-potential candidates for treating fetal growth restriction, although five candidates were ranked as having medium potential: allylestrenol, dalteparin, omega-3 fatty acids, tadalafil, and United Nations International Multiple Micronutrient Antenatal Preparation (UNIMMAP). CONCLUSIONS: l-Arginine, aspirin and vitamin D are promising, high-potential preventative agents for fetal growth restriction. Based on the medicines pipeline, new pharmacological agents for fetal growth restriction are unlikely to emerge in the near future.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0160,022
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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