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Enregistrement W4403097929 · doi:10.14745/ccdr.v50i10a04

An innovative tool to prioritize the assessment of investigational COVID-19 therapeutics: A pilot project

2024· article· en· W4403097929 sur OpenAlexafffundvenueabout
L Béïque, S.K.R. Clarke, Elaha Sarwar, Margaret Gale-Rowe, Stacy Sabourin, Cheryl Marinsky, Jacqueline Arthur

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Investigational DrugsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakMedicineVirologyClinical trialDiseaseInfectious disease (medical specialty)OutbreakInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As the COVID-19 pandemic unfolded, hundreds of investigational COVID-19 therapeutics emerged. Maintaining situational awareness of this extensive and rapidly evolving therapeutic landscape represented an unprecedented challenge for the Public Health Agency of Canada, as it worked to promote and protect the health of Canadians. A tool to triage and prioritize the assessment of these therapeutics was needed. Methods: The objective was to develop and conduct an initial validation of a tool to identify investigational COVID-19 therapeutics for further review based on an efficient preliminary assessment, using a systematic and reliable process that would be practical to validate, implement and update. Phase 1 of this pilot project consisted of a literature search to identify existing COVID-19 therapeutic assessment prioritization tools, development of the Rapid Scoring Tool (RST) and initial validation of the tool. Results: No tools designed to rank investigational COVID-19 therapeutics for the purpose of prioritizing their assessment were identified. However, a few publications provided criteria to consider and therapeutic ranking methods, which helped shape the development of the RST. The RST included eight criteria and several descriptors ("characteristics"). A universal characteristic scoring scale from -10 to 10 was developed. The sum of all the characteristic scores yielded an overall benefit score for each therapeutic. The RST appropriately ranked therapeutics using a systematic, reliable and practical approach. Conclusion: Phase 1 was successfully completed. The RST presents several distinct aspects compared with other tools, including its scoring scale and method, and capacity to factor in incomplete or pending information. It is anticipated that the framework used for the RST will lend itself to use in other dynamic situations involving many interventions.

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)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,164
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,164
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0160,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,359 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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