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Enregistrement W4403204019 · doi:10.1016/j.ebiom.2024.105381

Next-gen spinal cord injury clinical trials: lessons learned and opportunities for future success

2024· article· en· W4403204019 sur OpenAlexafffund
Paulina S. Scheuren, John L. K. Kramer

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair Discoveries
Organismes subventionnairesInternational Collaboration on Repair DiscoveriesInternational Foundation for Research in ParaplegiaWings for LifeSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMichael Smith Health Research BCNational Science Foundation
Mots-clésSpinal cord injuryMedicineClinical trialMEDLINEBioinformaticsSpinal cordIntensive care medicinePhysical medicine and rehabilitationPathologyBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite promising basic science discoveries and a surge in clinical trials, the quest for effective treatments that restore neurological function after spinal cord injury lags on. While "failed" in a conventional sense, emerging solutions to longstanding challenges represent promising steps towards a future with effective interventions. In this personal view, we highlight clinical trials implementing new solutions and their impact on the field. Our perspective is that, ultimately, the integration of shared knowledge, adaptive designs, and a deeper understanding of the intricacies of spinal cord injury holds promise of unlocking of major breakthroughs, leading to improved outcomes for people with spinal cord injury.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,609
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,010 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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