Changing paradigms of studies in kidney diseases
Notice bibliographique
Résumé
Recognizing kidney disease as a major global health issue, the International Society of Nephrology convened a 2-day international, multi-stakeholder meeting to develop a road map for advancing clinical research in nephrology. The meeting focused on promoting the use of patient-reported outcome measures, moving beyond single biomarker targets, adopting innovative trial designs, and incorporating hierarchical composite end points. Participants included clinicians, trialists, regulators, patient partners, and industry experts invited from all International Society of Nephrology regions. Discussions emphasized the importance of inclusive trial design, validation of patient-reported outcome measures, predictive enrichment strategies, and broader trial accessibility across resource settings. Key recommendations included enhancing diversity in trial populations, avoiding overreliance on isolated biomarkers, adopting novel study designs, strengthening public-private partnerships, and validating composite end points. A coordinated effort was deemed essential to implement these strategies in both research and practice, ensuring sustainable progress and reducing the global burden of kidney disease.
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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 | 0,631 | 0,492 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,151 |
| Communication savante | 0,040 | 0,062 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,073 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».