Clinical trials in India: Where do we stand globally?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the trend of clinical trials in India over the last 4 years compared to the well-established countries using clinical trial registries since the advent of clinical trial registry of India (CTRI). MATERIALS AND METHODS: The data of clinical trials registered in India, United States (US), and European Union (EU) were obtained from websites of CTRI, clinicaltrial.gov and EU clinical trial registry, respectively from July 20, 2007 to August 29, 2011 for a period of 4 years. Trials registered in Australia, Canada, China, and Japan were obtained from WHO's international clinical trial registry platform for the same period. We used search words for the common diseases such as diabetes, hypertension, etc.. RESULTS: The total number of clinical trials registered during the study period was 67,448 across seven study nations. Clinical trials from India constituted only 2.7% of the total number of trials carried out, compared to US constituting 47% of the total number of trials registered, followed by 18% from EU and 11% from Japan. However, India, China, and Japan have been found to show an increase of 3.7%, 5.1%, and 13.1% increase in the number of trials registered in 2011 compared to 2007. In contrast, US and EU showed a decline of 11.3% and 11.95% respectively in the total number of trials registered in 2011 compared to 2007. CONCLUSIONS: Although India shows gradual increase in trials registered since the advent of CTRI, still it continues to lag behind established countries in clinical research.
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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 | 0,364 | 0,732 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».