Improving academic leadership and oversight in large industry-sponsored clinical trials: the ARO-CRO model
Notice bibliographique
Résumé
Standards for clinical trial design, execution, and publication have increased in recent years. However, the current structure for interaction among the pharmaceutical sponsor funding a drug or device development program, the contract research organization (CRO) that typically assists in executing the trial, regulatory agencies, and academicians, provides inadequate leadership and oversight of the development process. Conventional academic steering committees are not provided with the independent infrastructure by which to verify statistical analyses and conclusions regarding safety and efficacy. We propose an alternative approach centered on partnerships between CROs and university-based academic research organizations (AROs). In this model, the ARO takes responsibility for processes that address journal requirements and regulatory expectations for independent academic oversight (including oversight of Steering Committee and Data and Safety Monitoring Board activities), whereas the CRO provides infrastructure for efficient trial execution, site monitoring, and data management. The ARO engages academic experts throughout the trial process and minimizes conflicts of interest in individual industry relationships via diversification of sponsors, agents, and therapeutic areas. Although numerous models can be entertained, the ARO-CRO model is uniquely structured to meet the demand for greater assurance of integrity in clinical trials and the needs of each stakeholder in the process.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».