Food and Drug Administration Public Workshop Summary—Addressing Challenges in Inhaled Antifungal Drug Development
Notice bibliographique
Résumé
Allergic bronchopulmonary aspergillosis and invasive fungal diseases represent distinct infectious entities that cause significant morbidity and mortality. Currently, administered inhaled antifungal therapies are unapproved, have suboptimal efficacy, and are associated with considerable adverse reactions. The emergence of resistant pathogens is also a growing concern. Inhaled antifungal development programs are challenged by inadequate nonclinical infection models, highly heterogenous patient populations, low prevalence rates of fungal diseases, difficulties defining clinical trial enrollment criteria, and lack of robust clinical trial endpoints. On 25 September 2020, the US Food and Drug Administration (FDA) convened a workshop with experts in pulmonary medicine and infectious diseases from academia, industry, and other governmental agencies. Key discussion topics included regulatory incentives to facilitate development of inhaled antifungal drugs and combination inhalational devices, limitations of existing nonclinical models and clinical trial designs, patient perspectives, and industry insights.
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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 | 0,027 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,013 |
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 ».