Evaluating clinical trial management systems: a simulation approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose If the use of information technology (IT) supporting clinical trial projects offers opportunities to optimize the underlying information management process, the intricacy of the identification and evaluation of relevant IT options is generally seen as a complex task in healthcare. Hence, the purpose of this paper is to examine the problem of ex ante information system evaluation, and assess the impact of IT on the information management process underlying clinical trials. Design/methodology/approach Combining Unified Modeling Language (UML) and system dynamics modeling, a simulation model for evaluating IT was developed. This modeling effort relies on a case study conducted in a clinical research organization, which, at that time, faced an IT investment dilemma. Findings Some illustrative results of sensitivity analyzes conducted on error rates in clinical data transmission are presented. These simulation results allow for quantifying the impact of different IT options on human resources' efforts, time delays and costs of clinical trials projects. Notably, the results show that although the technology has no real influence on the duration of a clinical trial project, it impacts the number of projects that can be carried out simultaneously. Originality/value The research provides insights into the development of an innovative approach appropriate to the evaluation of IT supporting clinical trials, through the use of a mixed‐method based on qualitative and quantitative modeling. The results illustrate two critical issues addressed in the IS literature: the necessity to extend IT evaluation beyond the quantitative‐qualitative dichotomy; and the role of evaluation in organizational learning, and in learning about business dimensions.
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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 | 0,047 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 découle