The Structure of Clinical Translation: <i>Efficiency, Information, and Ethics</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The last two decades have witnessed a crescendo of allegations that clinical translation is rife with waste and inefficiency. Patient advocates argue that excessively demanding regulations delay access to life‐saving drugs, research funders claim that too much basic science languishes in academic laboratories, journal editors allege that biased reporting squanders public investment in biomedical research, and drug companies (and their critics) argue that far too much is expended in pharmaceutical development . But how should stakeholders evaluate the efficiency of translation and proposed reforms to drug development? Effective reforms require an accurate model of the systems they aspire to improve—their components, their proper functions, and their pathologies. However, there is currently no explicit and well‐developed model of translation for evaluating such criticisms . In what follows, we offer an explicit model of clinical translation. Many discussions of clinical translation and its pathologies presume that its main output is tangible: new drugs, vaccines, devices, and diagnostics. We disagree. We argue that the principal output of clinical translation is information—in particular, information about the coordinated set of materials, practices, and constraints needed to safely unlock the therapeutic or preventive activities of drugs, biologics, and diagnostics. To develop this information calls for a process far different from a simple linear progression of clinical trials; it requires exploratory sampling of many different elements in this set. Our model points to some limitations and liabilities of influential proposals for reforming research. It also reveals some underrecognized opportunities for improving the efficiency of clinical translation .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».