Warning Letters to Sponsor-Investigators at Academic Health Centres – The Regulatory “Canaries in a Coal Mine”
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study highlights Warning Letter (WL) findings issued to sponsor-investigators (S-Is) by the Food and Drug Administration (FDA). METHODS: The online index of WLs issued from October 1, 2007 through September 30, 2012 was reviewed [1]. Through a manual screening process, letters were evaluated if specifically issued to 'clinical investigators', 'sponsors' or 'sponsor-investigators'. A particular focus was given to S-Is at Academic Health Centres (AHCs). Each letter was scored for the presence of violations in 40 general regulatory categories. RESULTS: A review of FDA WLs issued over a five-year period (FDA Fiscal Years 2008-2012) revealed that WLs to S-Is represent half of the WLs issued to all sponsors (16 of 32 letters). A review of these letters indicates that S-Is are not aware of, or simply do not meet, their regulatory responsibilities as either investigators or sponsors. In comparing total sponsor letters to those of S-Is, the most cited violation was the same: a lack of monitoring. A review of publicly available inspection data indicates that these 16 letters merely represent the tip of the iceberg. CONCLUSION: This review of the WL database reveals the potential for serious regulatory violations among S-Is at AHCs. Recent translational funding initiatives may serve to increase the number of S-Is, especially among Academic Health Centres (AHCs) [2]; thus, AHCs must become aware of this S-I role and work to support investigators who assume both roles in the course of their research.
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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 | 0,045 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».