1,721,064 research outputs found
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Validation et application dans différents contexte d'utilisation d'un modèle pronostique multidimensionnel comme critère de substitution dans les essais cliniques en transplantation rénale
No full textActuellement, l'amélioration des résultats à long terme de la transplantation rénale est un défi. La principale limite est l'absence de nouvelle molécule en raison de la difficulté à construire des essais cliniques lié à une longue attente pour les critères durs comme la perte du greffon et l'absence de critères de substitution précoces fiables. Notre objectif était de valider et appliquer un modèle pronostique multidimensionnel comme critère de substitution permettant une prédiction précoce et fiable de la perte du greffon à long terme dans différents contextes d'utilisation pour les essais cliniques en transplantation rénale. Nous avons rassemblé les données de huit essais internationaux contrôlés randomisés et de deux cohortes observationnelles multicentriques basées sur la population de transplantés rénaux adultes et pédiatriques d'Europe et d'Amérique du Nord. Plusieurs paramètres actuellement qualifiés par les agences du médicament ou candidats à une qualification incluant le débit de filtration glomérulaire estimé, la protéinurie, le rejet aigu histologiquement prouvé et un modèle pronostique multidimensionnel (le système iBox), ont été investigués comme substituts de la perte du greffon à long terme en comparant la survie prédite au moment de l'évaluation du critère de jugement principal à la survie observée en utilisant la discrimination (indice c de concordance) et la calibration pour évaluer les performances des prédictions. Ces critères de substitution ont été comparés dans cinq contextes différents d'utilisation pour les essais cliniques : transplantation rénale de novo, rejet médié par les anticorps, rejet cellulaire, stratégies sans inhibiteurs de la calcineurine et receveurs pédiatriques. Des analyses supplémentaires ont été effectuées pour démontrer l'utilisation potentielle du critère de substitution ayant les meilleures performances : 1) démontrer sa valeur ajoutée par rapport à l'évaluation humaine, 2) application du critère de substitution dans un grand essai contrôlé randomisé et 3) utiliser ce critère de substitution pour simuler un essai clinique en vie réelle pour les patients convertis au belatacept après transplantation. Au total, 11131 transplantés rénaux ont été inclus, dont 4322 patients provenant de neuf essais multicentriques contrôlés randomisés et 6809 patients provenant de cohortes adultes et pédiatriques d'Europe et d'Amérique du Nord. Parmi les critères de substitution de la perte du greffon à long terme étudiés, le système iBox a montré les meilleures performances de prédiction basées sur la discrimination et la calibration dans les cinq contextes d'utilisation pour les essais cliniques. Nous avons ensuite démontré que le système iBox avait de meilleures performances que les médecins pour prédire la perte du greffon à long terme à un an après la transplantation chez 400 patients, avec une discrimination de 0,79 alors que les médecins avaient tendance à surestimer le risque. En outre, une première application du système iBox dans l'essai de non-infériorité contrôlé randomisé Transform en utilisant les données recueillies à 12 mois de la randomisation, confirmant la non-infériorité à 10 ans après l'évaluation avec une survie moyenne projetée à 10 ans de 79,98 % pour le groupe everolimus contre 82,45 % pour le groupe contrôle. Enfin, nous avons réalisé une application du système iBox dans un essai clinique simulé en vie réelle afin de garantir la comparabilité des patients appariés avant intervention. Dans cette étude, nous avons observé que la survie greffon était significativement améliorée après la conversion au belatacept par rapport aux patients appariés maintenus avec une immunosuppression à base d’anticalcineurines (p<0,0001). Ces travaux confirment les performances prédictives et l’applicabilité du système iBox comme paramètre de substitution de la perte du greffon à long terme dans différents contextes d’utilisation dans les essais cliniques en transplantation rénale.Background: Currently, the improvement of long-term outcomes in kidney transplantation is a challenge. The main limitation is the lack a new molecule due to difficulty of constructing clinical trials because of the long wait for hard outcomes and the absence of reliable early surrogate endpoints. Our goal was to validate a multidimensional prognostic model as a surrogate endpoint that allows early and robust prediction of long-term allograft failure in different contexts of use for clinical trials. Methods: We curated the data of eight international randomized controlled trials and two observational population-based cohort of adult and pediatric kidney transplant recipients from Europe and North America. Several currently qualified and candidates’ endpoints including eGFR, proteinuria, biopsy proven acute rejection (BPAR) and a multidimensional prognostic model (the iBox system) were investigated for surrogacy of long-term allograft failure by comparing predicted survival at time of the primary endpoint assessment to observed survival using discrimination (concordance c-index) and calibration to assess predictions performances. These surrogate endpoints were compared in five different contexts of use for clinical trials: de novo kidney transplant recipient, antibody mediated rejection, T-cell mediated rejection, calcineurin inhibitor (CNI) avoidance strategies, and pediatric kidney transplant recipients. Additional analyses to demonstrate the potential use of the surrogate endpoint with the best performances were performed: 1) To demonstrate it added value compared with human assessment, 2) To perform a proof-of-concept study of its application in a large randomized controlled trial and 3) To use this surrogate endpoint to simulate a real-world evidence clinical trial for patients converted to belatacept after transplantation. Results: Overall, 11131 kidney transplant recipients were included of whom 4322 patients were from nine international multicentric randomized controlled trials and 6809 patients were from adult and pediatric population-based observational cohort from Europe and north America. Several candidate surrogate endpoints for allograft failure in kidney transplant clinical trials were investigated and the iBox system showed the best predictions performances using discrimination and calibration in the five contexts of use for clinical trials. We then demonstrated that the iBox system outperforms physicians to predict long-term kidney graft failure based on data available at one-year post-transplant in 400 patients, with a discrimination of 0.79 while physicians tended to overestimate the risk of allograft failure. In addition, we performed a proof-of-concept study of the first application of the iBox system as the primary endpoint that confirmed the non-inferiority at 10 years post-evaluation with a mean projected survival at 10 years of 79.98% for the everolimus group versus 82.45% for the control group in the Transform randomized non-inferiority trial using data collected at 12 months from randomization (primary endpoint). Last, we performed an application of the iBox system in a real-world evidence clinical trial to ensure the comparability of matched patients before intervention regarding the primary endpoint of allograft failure. In this study, we found that allograft survival is significantly improved after conversion to belatacept compared with the matched patients maintained with a CNI based immunosuppression (p<0.0001). Conclusion: This work confirms the robustness and potential application of the iBox system to be used as a surrogate endpoint of long-term allograft failure in different context of use in adult and pediatric kidney transplant clinical trials
Développement d'un système de biopsie virtuelle et automatisation du diagnostic en transplantation rénale
No full textLa biopsie d'un organe est un geste de soins courant, réalisé à but diagnostique ou pronostique, et ainsi guider le traitement. Dans le cadre d'une transplantation rénale, la biopsie reste l'examen de référence pour le diagnostic des pathologies allo-immunes spécifiques à la greffe (rejet de greffe), ou non spécifiques (par exemple récidive de la maladie initiale). La biopsie peut également être réalisée au moment de la transplantation, (procédure également connue sous le nom de "day-zero biopsy"). Celle-ci a été mise en œuvre dans plusieurs programmes de transplantation pour permettre l'interprétation des lésions chroniques non spécifiques héritées du donneur. Cependant, cette procédure n'est que peu implémentée en raison des risques son coût humain et financier. Dans une première étude, nous avons développé et validé un modèle non invasif utilisant les paramètres du donneur pour prédire les résultats de la biopsie effectuée lors de la transplantation ("Virtual Biopsy System"). En utilisant plusieurs modèles d'intelligence artificielle, nous avons développé puis validé dans deux cohortes de validation notre système de biopsie virtuelle. La classification internationale de Banff et ses multiples évolutions servent de référence dans la pathologie allo-immune après transplantation rénale, et ce depuis son introduction en 1991. Bien que la précision du diagnostic de rejet ait été considérablement améliorée, plusieurs problèmes tels que la complexité, les questions d'intra- et d'inter-variabilité et les erreurs de classification ayant des conséquences thérapeutiques ont été soulevés. Dans une seconde étude, nous avons développé et validé un système permettant d'automatiser le diagnostic de rejet d'allogreffe rénale selon la classification de Banff. Nous avons décodé les règles de classification puis les avons encodées dans une application ("Banff Automation System"). Le système suit les règles et les recommandations les plus récentes de Banff 2019 pour le diagnostic de rejet. Le système a été validé dans trois cohortes prospectives multicentriques observationnelles de transplantés rénaux adultes et pédiatriques et deux essais cliniques internationaux de transplantés rénaux adultes. Le système permet de réduire les erreurs de classification dans le diagnostic de rejet d'allogreffe rénale. En conclusion, ces études ont permis de développer et de valider de nouveaux outils permettant d'améliorer l'interprétation des biopsies de greffes après une transplantation rénale.Biopsy is a standard medical procedure performed for diagnostic or prognostic purpose, directing therapeutic therapy. In kidney transplant, biopsy remains the gold standard to diagnose kidney allograft rejection and other non-specific diseases that might harm the allograft. The biopsy at the time of transplantation, also known as "day-zero biopsy", has been implemented in several transplant programs to interpret non-specific chronic donor lesions after transplantation. However, these biopsies are not used frequently due to various factors such as limited resources, cost, and potential risk. In the first study, we developed and validated a non-invasive model using donor parameters to predict day-zero biopsy results ("Virtual Biopsy System"). Using several modern machine learning models and thorough machine learning pipelines, we validated the derived the virtual biopsy system in internal and external validation cohorts. The results showed moderate to accurate C-statistic in both validation cohorts. The Banff international classification is the key reference in kidney transplant pathology, with constant refinements since 1991. Although the precision of the rejection diagnosis has been dramatically increased, several problems such as complexity, intra- and inter- variability issues, and misclassifications with therapeutic consequences have been raised as well. In the second study, we developed and validated a system to automate the kidney allograft rejection diagnosis according to the Banff classification. We decoded Banff classification rules then encoded into an application ("Banff Automation System"). The system follows the most updated Banff 2019 rules for rejection diagnosis and Banff recommendations. The system was validated in two prospective observational cohorts, two large clinical trials of adult kidney transplant recipients, and one multicentric international cohort of pediatric kidney transplant recipients. The system reduced misclassifications and increased the consistency in diagnosing rejection kidney allograft. In conclusion, these studies have developed and validated novel systems using machine learning and automation to improve rejection diagnosis consistency and patient management after kidney transplantation
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
Statistical methodology for risk prediction and prongnostic score construction in oncology and kidney transplantation : a cornerstone of prcision medicine
No full textLe pronostic est depuis longtemps un concept de base de la médecine. Hippocrate envisageait déjà le pronostic des maladies par l’étude des circonstances passées, l’établissement des faits présents, et enfin la prédiction des phénomènes à venir. Pour lui, tout l’art du pronostic était de savoir interpréter intelligemment ces informations, et ainsi moduler le pronostic en fonction de leur valeur relative. Une recherche à visée pronostique consiste toujours actuellement en l’examen des relations entre un état de santé connu au moment de l’investigation et un évènement futur. L’augmentation de l’espérance de vie implique que de plus en plus de personnes vivent avec une ou plusieurs maladies ou problèmes altérant leur santé. Dans ce contexte, l’étude du pronostic n’a jamais été aussi importante. Cependant, contrairement au domaine des essais cliniques randomisés dans lequel les recommandations CONSORT sont appliquées depuis plus de 20 ans et garantissent une recherche de qualité, la recherche pronostique commence seulement à se doter d’initiatives similaires. En effet, des recommandations TRIPOD ont été élaborées en 2015 et un groupe de travail, PROGRESS, s’est constitué en 2013 au Royaume-Uni et a fait le constat que les recherches a visée pronostique sont réalisées de façon très hétérogènes et malheureusement ne respectent pas toujours des standards de qualité nécessaires pour supporter leurs conclusions et garantir la reproductibilité des résultats (...)Prognosis is historically a basic concept of medicine. Hippocrates already considered the prognosis of disease as the study of the past circumstances, the establishment of the present state of health and finally the prediction of future events. He presented the prognosis as the ability to interpret these elements and to adapt the prognosis regarding their relative values. Currently, the prognostic research is still based on the examination of the relationship between a well-established health condition at the time of the investigation and the occurrence of an event. The increase in life expectancy implies that more and more people are living with one or more diseases or with problems that can impair their health status. In this context, the study of the prognosis has never been more important. However, in comparison with the field of randomized clinical trials in which the CONSORT statement recommendations are implemented for more than 20 years in order to guarantee quality research, the prognostic research only begins to develop similar initiatives. Indeed, in 2015 the TRIPOD statement recommendations were provided and in 2013 a working group called PROGRESS was constituted in the United Kingdom and its members made the observation that prognostic researches are developed with considerable heterogeneity in the methodology used and unfortunately do not always meet the quality standards required to support their conclusions and their reproducibility (...
Risk prediction and prognostic scores development in kidney transplantation
No full textContexte : En dépit des progrès accomplis récemment dans le pronostic au long-terme après la greffe rénale, et bien que la fonction rénale soit un paramètre clé pour le suivi du transplanté rénal et la prise de décision, les connaissances sont encore limitées quant aux dynamiques des mesures répétées de la fonction rénale, leurs déterminants, et leur capacité à prédire la survie du greffon. Ces limites découlent principalement des données de registre dont la qualité est freinée par les échantillons cliniques de commodité, des cohortes de patients pauvres en information, et du manque d’approches statistiques appropriées et de validations externes. Basé sur une épidémiologie intégrative, notre but était de caractériser les trajectoires de fonction rénale après la greffe, d’identifier leurs déterminants, et de développer un système de prédiction dynamique de la survie du greffon au long cours. Méthodes : Nous avons construit des cohortes larges, prospectives et non-sélectionnées de patients français, européens, nord-américains and sud-américains. Les patients ont eu une évaluation prospective du débit de filtration glomérulaire estimé (DFGe) et de la protéinurie, et une évaluation des paramètres cliniques, biologiques, immunologiques et histologiques. Sept essais contrôlés randomisés (RCT) ont permis de constituer une cohorte de validation supplémentaire. Résultats : Au final, plus de 15 000 patients ont été inclus, et plus de 400 000 mesures de fonction rénale ont été évaluées À l’aide de modèles mixtes à classes latentes non-supervisés et de régressions multinomiales, nous avons identifié huit trajectoires de DFGe, leurs déterminants, et leurs associations avec les événements cliniques. Celles-ci étaient similaires à travers les pays, sur la base d’analyses indépendantes. Les trajectoires de DFGe ont également été validées dans plusieurs sous-populations. Des modèles joints ont révélé que le profil immunologique, les paramètres histologiques, et les mesures répétées de DFGe et protéinurie étaient des facteurs de risque indépendants de la survie du greffon. Le modèle dynamique final a démontré une calibration précise ainsi qu’une très haute discrimination dans la cohorte de dérivation (AUC=0.857), avec une amélioration croissante des AUCs pour chaque nouvelle mesure répétée. Les performances du modèle dynamique ont été confirmées dans toutes les cohortes de validation externes, ainsi que dans une large série de scénarios cliniques et de sous-populations. Conclusion : Ce travail répond à un besoin clinique pressant, dans le champ de la transplantation, de caractériser les trajectoires de fonction rénale, et adéquatement les utiliser dans un modèle de prédiction dynamique, conjointement aux déterminants cliniques, immunologiques, et histologiques de la survie du greffon. Les deux outils finaux de cette thèse -un système de prédiction de trajectoires de DFGe, et un système de prédiction dynamique de la survie du greffon- peuvent être facilement implémentés dans la pratique clinique quotidienne, et pourraient participer à améliorer la gestion du patient et la stratification du risque dans les essais cliniques.Background: Despite progress made in the recent years in the long-term prognosis after kidney transplantation, and although the kidney function is a key parameter for kidney patients monitoring and decision-making, little is known on the dynamics of kidney function repeated measurements, their determinants, and their ability to predict long-term allograft survival. These limitations mainly stem from registry data that are limited by convenience clinical samples, poorly phenotyped patient cohorts, and the lack of appropriate statistical approaches and external validation. Based on an integrative epidemiology approach, our goal was to characterize the trajectories of kidney function after transplantation, to identify their determinants, and to develop a dynamic prediction system of long-term allograft survival. Methods: We built large, prospective and unselected cohorts of French, European, North American and South American kidney patients. The patients underwent prospective monitoring of estimated glomerular filtration rate (eGFR) and proteinuria, with assessment of clinical, biological, immunological and histological parameters. Additional validation took place in seven randomized controlled trials (RCT). Results: Overall, more than 15,000 patients were included, and more than 400,000 kidney function measurements were assessed. Using unsupervised latent class mixed models and multinomial regressions, we have identified eight eGFR trajectories, their determinants and their associations with outcomes, that were similar across countries on the basis of independent analyses. The eGFR trajectories were also validated in several subpopulations. Joint modeling revealed that immunological profile, histological parameters, and repeated measurements of eGFR and proteinuria were independent risk factors of graft survival. The final dynamic model demonstrated accurate calibration and very high discrimination in the derivation cohort (AUC=0.857) with a persistent improvement in AUCs for each new repeated measurement. The dynamic model’s performance was confirmed in all external validation cohorts, as well as in a large series of clinical scenarios and subpopulations. Conclusion: This work responds to a pressing clinical need in the field of transplantation to precisely characterize kidney function trajectories, and adequately use them in a dynamic prediction model, together with clinical, immunological and histological determinants of allograft survival. The two final tools of this thesis -an eGFR trajectories prediction system, and an allograft survival dynamic prediction system- can be easily implemented in daily clinical practice and could help guiding patient management and risk stratification in clinical trials
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