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Enregistrement W4386565810 · doi:10.1016/s2213-2600(23)00297-7

Advancing the pipeline of cystic fibrosis clinical trials: a new roadmap with a global trial network perspective

2023· review· en· W4386565810 sur OpenAlexafffund
Nicole Mayer-Hamblett, John P. Clancy, Raksha Jain, Scott H. Donaldson, Isabelle Fajac, Christopher H. Goss, Deepika Polineni, Félix Ratjen, Bradley S. Quon, Edith T. Zemanick, Scott C. Bell, Jane C. Davies, Manu Jain, Michael W. Konstan, Natanya R. Kerper, Tré LaRosa, Marcus Mall, Edward F. McKone, Kelsie Pearson, Joseph M. Pilewski, Lynne M. Quittell, Jonathan H. Rayment, Steven M. Rowe, Jennifer L. Taylor‐Cousar, George Retsch‐Bogart, D.G. Downey

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Respiratory Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNIHR Imperial Biomedical Research CentreNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilBundesministerium für GesundheitCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Health and Medical Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleDeutsche ForschungsgemeinschaftBundesministerium für Bildung und ForschungInsmedCSL BehringNational Institute for Health and Care ResearchCystic Fibrosis TrustChiesi FarmaceuticiLifeArcVertex PharmaceuticalsChiesi USANational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesSanofiGilead SciencesGenentechCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésCystic fibrosisClinical trialMedicinePopulationCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorDiseaseIntensive care medicineBioinformaticsPathologyInternal medicineBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations33
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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