Building a bridge between animal studies and human randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
Animal experiments are widely used in biomedical research to develop new therapies for human disease. Such experiments are conducted under the assumption that animal models mirror human disease with a high degree of fidelity and that findings of efficacy in animal models will generally translate into effective human interventions. Yet experience shows that many agents which prevent or treat disease in animal models fail to replicate when the results are tested in subsequent human clinical trials. The problem is evident in many domains but is especially apparent in cardiovascular medicine. This dissertation formulates a comprehensive strategy based on health services research to evaluate the results of animal studies before clinical trials are undertaken. The strategy is applied to address three areas in vascular medicine where promising animal data support therapeutic efficacy. The results suggest this approach yields a number of advantages over the current pathway of taking animal data directly into clinical trials. First, by imposing an intermediate phase between animal experimentation and randomized trials, health services research can be used to vet animal findings for human applicability and relevance; such work can act as a stage of sober, second thought. Second, health services studies can generate information on effect size and other vital variables for planning successful clinical trials. Third, health services studies can shed light on many elements not often seen in animal data, such as toxicity, cost-effectiveness, the impact of comorbidity, and evaluation of class effects and non-compliance. Fourth, the approach can be adapted to translating animal evidence on etiology and pathogenesis to human beings. Ultimately, the most significant implication of this approach is to enhance the process by which animal data is transformed into advances in the prevention and treatment of human disease.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».