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Enregistrement W4401782965 · doi:10.2337/dbi24-0020

Evolving Concepts in Pathophysiology, Screening, and Prevention of Type 1 Diabetes: Report of Diabetes Mellitus Interagency Coordinating Committee Workshop

2024· review· en· W4401782965 sur OpenAlexaff
Carla J. Greenbaum, Gerald T. Nepom, Lauren K. Wood-Heickman, Diane K. Wherrett, Linda A. DiMeglio, Kevan C. Herold, Jeffrey P. Krischer

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Diabetes, Endocrinology, and Metabolic DiseasesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusDiseaseClinical trialEtiologyType 2 diabetesIntensive care medicineMEDLINEFamily medicineInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The approval of teplizumab to delay the onset of type 1 diabetes is an important inflection point in the decades-long pursuit to treat the cause of the disease rather than its symptoms. The National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases convened a workshop of the Diabetes Mellitus Interagency Coordinating Committee titled "Evolving Concepts in Pathophysiology, Screening, and Prevention of Type 1 Diabetes" to review this accomplishment and identify future goals. Speakers representing Type 1 Diabetes TrialNet (TrialNet) and the Immune Tolerance Network emphasized that the ability to robustly identify individuals destined to develop type 1 diabetes was essential for clinical trials. The presenter from the U.S. Food and Drug Administration described how regulatory approval relied on data from the single clinical trial of TrialNet with testing of teplizumab for delay of clinical diagnosis, along with confirmatory evidence from studies in patients after diagnosis. The workshop reviewed the etiology of type 1 diabetes as a disease involving multiple immune pathways, highlighting the current understanding of prognostic markers and proposing potential strategies to improve the therapeutic response of disease-modifying therapies based on the mechanism of action. While celebrating these achievements funded by the congressionally appropriated Special Diabetes Program, panelists from professional organizations, nonprofit advocacy/funding groups, and industry also identified significant hurdles in translating this research into clinical care.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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