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Enregistrement W4385802459 · doi:10.1093/cid/ciad362

Controlled Human Infection Model for Hepatitis C Virus Vaccine Development: Trial Design Considerations

2023· article· en· W4385802459 sur OpenAlexafffund
Jordan J. Feld, Julie Bruneau, Gregory J. Dore, Marc G. Ghany, Bettina E. Hansen, Mark Sulkowski, David L. Thomas

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Association for the Study of the LiverJohns Hopkins UniversityPublic Health AgencyNational Institutes of HealthPublic Health Agency of CanadaGilead Sciences
Mots-clésMedicineClinical endpointHepatitis C virusClinical trialHepatitis A vaccineImmunologyVirusVirologyIntensive care medicineHepatitis a virusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of a clinical trial for a controlled human infection model (CHIM) to accelerate hepatitis C virus (HCV) vaccine development requires careful consideration. The design of a potential approach to HCV CHIM is outlined, involving initial sentinel cohorts to establish the safety and curability of the viral inoculum followed by larger cohorts to establish the spontaneous clearance rate for each inoculum. The primary endpoint would be HCV clearance by 24 weeks post-inoculation, recognizing that the prevention of chronic infection would be the primary goal of HCV vaccine candidates. Additional considerations are discussed, including the populations to be enrolled, the required monitoring approach, indications for antiviral therapy, and the required sample size for different CHIM approaches. Finally, safety considerations for CHIM participants are discussed.

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)0,162
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1620,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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