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Enregistrement W4389386984 · doi:10.1186/s13063-023-07718-x

A blueprint for a multi-disease, multi-domain Bayesian adaptive platform trial incorporating adult and paediatric subgroups: the Staphylococcus aureus Network Adaptive Platform trial

2023· article· en· W4389386984 sur OpenAlexafffund
Robert K. Mahar, Anna McGlothlin, Michael Dymock, Todd C. Lee, Roger Lewis, Thomas Lumley, Jocelyn Mora, David J. Price, Benjamin R. Saville, Tom Snelling, Rebecca Turner, Steven Webb, Joshua S. Davis, Steven Y. C. Tong, Julie Marsh, Asha C Bowen, Matthew P. Cheng, Nick Daneman, Anna L. Goodman, George Heriot, David Chien Lye, Zoe McQuilten, Susan C. Morpeth, David L. Paterson, Jason A. Roberts, Owen Robinson, Matthew Scarborough, Sebastiaan J. van Hal, Genevieve Walls, Steve Webb, Lynda Whiteway, Dafna Yahav

Notice bibliographique

RevueTrials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandNational Medical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Institutes of Health ResearchStarship FoundationDepartment of Health and Social CareMedical Research Council
Mots-clésMedicineClinical trialBlueprintDiseaseModalitiesBayesian networkBayesian probabilityIntensive care medicineRandomized controlled trialComputer scienceMachine learningArtificial intelligencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Staphylococcus aureus Network Adaptive Platform (SNAP) trial is a multifactorial Bayesian adaptive platform trial that aims to improve the way that S. aureus bloodstream infection, a globally common and severe infectious disease, is treated. In a world first, the SNAP trial will simultaneously investigate the effects of multiple intervention modalities within multiple groups of participants with different forms of S. aureus bloodstream infection. Here, we formalise the trial structure, modelling approach, and decision rules that will be used for the SNAP trial. By summarising the statistical principles governing the design, our hope is that the SNAP trial will serve as an adaptable template that can be used to improve comparative effectiveness research efficiency in other disease areas.Trial registration NCT05137119 . Registered on 30 November 2021.

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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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