REMODELing mechanistic trials for kidney disease: a multimodal, tissue-centered approach to understand the renal mechanism of action of semaglutide
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease poses a major global health burden and is one of the most common complications of type 2 diabetes. Drug trials have demonstrated that treatments, including sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors, a glucagon-like peptide-1 receptor agonist, and a nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonist, mitigate chronic kidney disease progression, but the underlying nephroprotective mechanisms of action remain incompletely understood, partly ascribed to their pleiotropic actions. New innovative trial designs are needed to tackle simultaneously the hemodynamic and structural effects induced by these drugs. The REMODEL trial (REnal MODE of action of semagLutide in patients with type 2 diabetes and chronic kidney disease; ClinicalTrials.gov identifier: NCT04865770) is designed to explore the mechanisms of action of semaglutide with a novel multiparametric approach, integrating functional magnetic resonance imaging and research kidney biopsies for structural and molecular interrogation and blood and urine biomarker analysis. Better understanding of these mechanisms will help explain semaglutide's beneficial effects on kidney disease outcomes, reported in the FLOW (Evaluate Renal Function with Semaglutide Once Weekly; ClinicalTrials.gov identifier: NCT03819153) trial, and may identify patient subpopulations to optimize treatment strategies. By combining diverse and state-of-the-art methods, REMODEL aims to pave the way to a larger use of mechanism of action trials in the near future. To this purpose, this article describes the REMODEL framework, methods, technical challenges, and lessons learned as a platform for future mechanistic trials of chronic kidney disease therapies and beyond.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».