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Enregistrement W2106708480

Getting ready for inspection of investigational site at short notice.

2010· article· en· W2106708480 sur OpenAlexaff
Rajendra Talele

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensMicropharma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoticeQuality (philosophy)Clinical trialBusinessAuditProcess (computing)Public relationsAccountingOperations managementMedicineProcess managementPolitical scienceComputer scienceEngineeringLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

India is becoming an attractive destination for drug development and clinical research. This is evidenced by the three fold increment in clinical trial applications in last four years to the office of Drugs Controller General of India (DCGI). This upward trend is collaborative efforts of all stake holders and the quality of Indian data. Therefore to sustain this trend, it is important that stake holders such as Regulators, Sponsor, CRO, Monitor, Investigators and trial subjects required maintaining high standards of data and conduct of clinical trials. Indian regulations and the role of DCGI in quality check for Indian clinical trials is always a topic of discussion in various forums. A recent move by DCGI for conducting random inspections of investigational sites and companies at short notice, checking their compliance in accordance with the guidelines, and taking action against non-complier is welcomed. This will certainly increase over quality of the clinical trials. Quality of clinical trial conduct is measured on essential documents for their appropriateness and its correctness. It is observed that the stakeholders engaged in multitasking often overlook the requirements or appropriateness of the document due to their focused approach on a specific activity which is on priority. This can lead to serious quality problem and issues. Understanding of the process and documents reviewed by auditor is important to maintain such high quality. The proper planning and time management working on essential documents can minimize the quality issues, and we can be always ready for any type of inspection, announced or unannounced, or "short notice".

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1460,137

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,164 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
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Résumé présentoui

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