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Enregistrement W2043407192 · doi:10.2196/jmir.1120

The Use of Electronic Data Capture Tools in Clinical Trials: Web-Survey of 259 Canadian Trials

2009· article· en· W2043407192 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensCanadian Institutes of Health ResearchAgricultural Research Institute of OntarioChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialSophisticationData collectionElectronic data captureGovernment (linguistics)MedicineMedical physicsFamily medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electronic data capture (EDC) tools provide automated support for data collection, reporting, query resolution, randomization, and validation, among other features, for clinical trials. There is a trend toward greater adoption of EDC tools in clinical trials, but there is also uncertainty about how many trials are actually using this technology in practice. A systematic review of EDC adoption surveys conducted up to 2007 concluded that only 20% of trials are using EDC systems, but previous surveys had weaknesses. OBJECTIVES: Our primary objective was to estimate the proportion of phase II/III/IV Canadian clinical trials that used an EDC system in 2006 and 2007. The secondary objectives were to investigate the factors that can have an impact on adoption and to develop a scale to assess the extent of sophistication of EDC systems. METHODS: We conducted a Web survey to estimate the proportion of trials that were using an EDC system. The survey was sent to the Canadian site coordinators for 331 trials. We also developed and validated a scale using Guttman scaling to assess the extent of sophistication of EDC systems. Trials using EDC were compared by the level of sophistication of their systems. RESULTS: We had a 78.2% response rate (259/331) for the survey. It is estimated that 41% (95% CI 37.5%-44%) of clinical trials were using an EDC system. Trials funded by academic institutions, government, and foundations were less likely to use an EDC system compared to those sponsored by industry. Also, larger trials tended to be more likely to adopt EDC. The EDC sophistication scale had six levels and a coefficient of reproducibility of 0.901 (P< .001) and a coefficient of scalability of 0.79. There was no difference in sophistication based on the funding source, but pediatric trials were likely to use a more sophisticated EDC system. CONCLUSION: The adoption of EDC systems in clinical trials in Canada is higher than the literature indicated: a large proportion of clinical trials in Canada use some form of automated data capture system. To inform future adoption, research should gather stronger evidence on the costs and benefits of using different EDC systems.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,608
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,590
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6080,590
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0010,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,863
Tête enseignante GPT0,711
Écart entre enseignants0,152 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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