Operationalizing selection criteria for clinical trials in Alzheimer's disease: Biomarker and clinical considerations
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) staging criteria lack standardized, empirical description. Well-defined AD staging criteria are an important consideration in protocol design, influencing a more standardized inclusion/exclusion criteria and defining what constitutes meaningful differentiation among the stages. However, many trials are being designed on the basis of biomarker features and the two need to be coordinated. The Alzheimer's Association Research Roundtable (AARR) Spring 2021 meeting discussed the implementation of preclinical AD staging criteria, and provided recommendations for how they may best be incorporated into clinical trials research. Discussion also included what currently available tools for global clinical trials may best define populations in preclinical AD trials, and if are we able to differentiate preclinical from clinical stages of the disease. Well-defined AD staging criteria are key to improving early detection, diagnostics, clinical trial enrollment, and identifying statistically significant clinical changes, and researchers discussed how emerging blood biomarkers may help with more efficient screening in preclinical stages.
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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 | 0,762 | 0,833 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».