Platform trials as the way forward in infectious disease’ clinical research: the case of coronavirus disease 2019
Notice bibliographique
Résumé
Funding Information: The REMAP-CAP trial is funded by the Platform for European Preparedness Against Re-emerging Epidemics consortium by the European Union , FP7-HEALTH-2013-INNOVATION-1 (grant 602525 ), the Australian National Health and Medical Research Council (grant APP1101719 ), the New Zealand Health Research Council (grant 16/631 ), the Canadian Institute of Health Research Strategy for Patient-Oriented Research Innovative Clinical Trials Programme (grant 158584 ), the UK National Institute for Health Research ( NIHR ) and the NIHR Imperial Biomedical Research Centre , the Health Research Board of Ireland (grant CTN 2014-012), the UPMC Learning While Doing Programme, the Breast Cancer Research Foundation , the French Ministry of Health (grant PHRC-20-0147), and the Minderoo Foundation; EU Patient-centric Clinical Trial Platforms has received funding from the Innovative Medicines Initiative 2 Joint Undertaking under grant agreement No. 853966-2. This joint undertaking receives support from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme and EFPIA , Children's Tumor Foundation, Global Alliance for TB Drug Development non-profit organization, and Springworks Therapeutics Inc. This publication reflects only the authors' views. The joint undertaking is not responsible for any use that may be made of the information it contains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».