Supporting Huntington’s Disease Families Through the Ups and Downs of Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have been turbulent ones for the Huntington's disease (HD) community. Three clinical trials for HD, including the first Phase 3 trial of a potentially disease modifying genetic therapy for HD, were all brought to a halt in March of 2021. 2022 brought more study roadblocks and an additional trial termination. As HD science progresses and larger scale trials become more frequent in the community, HD families are faced with the difficult reality that clinical research rarely results in a new drug hitting the market. To better understand how the HD community can be prepared for the ups and downs that accompany an expanding clinical research pipeline, the Huntington's Disease Society of America (HDSA) spoke with members of the Huntington's Disease Coalition for Patient Engagement (HD-COPE). This group of global advocates led by HDSA and the Huntington's Society of Canada (HSC) collaborates with pharmaceutical companies to ensure that HD voices are represented in the planning of clinical trials. These conversations allowed HDSA to summarize how the HD community can be best supported through the clinical research process in three key areas: engagement, support, and education.
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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 | 0,222 | 0,361 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,024 |
| Communication savante | 0,022 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».