Industry-sponsored clinical research outside high-income countries: an empirical analysis of registered clinical trials from 2006 to 2013
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Industry-sponsored clinical trials, in the past performed almost exclusively in more developed countries, now often recruit participants globally. However, recruitment from outside high-income countries may not represent the ultimate target population for the intervention. Clinical trial registries provide an opportunity to quantify and examine the type of clinical research performed in various geographic regions. We sought to characterize industry-sponsored randomized controlled trials conducted in high-income countries and to compare these trials to those performed outside high-income countries. METHODS: Clinical trial data on all industry-funded randomized controlled trials conducted between 2006 and 2014 were obtained from the registry ClinicalTrials.gov. Trials were classified according to their study sites as conducted in high or non-high income countries, and data on trial characteristics were collected. RESULTS: Of 22,511 relevant trials, a total of 6,085 (27.0 %) trials included study sites outside a high-income country, and 2,045 (9.1 %) were conducted exclusively outside high-income countries. Of country groups, Central Europe had the greatest number of trials (3,127), followed by Eastern Europe (2,075). The percentage of trials with study sites outside high-income countries remained relatively constant over the study period. Studies with sites outside high-income countries tended to recruit more participants (median enrolled participants 265 vs. 71, P <0.001), to be longer (median study duration 20 vs. 13 months, P <0.05), and to study more advanced phase interventions (Phase 3 or 4 trial 58 % vs. 33 %, P <0.001). CONCLUSIONS: More than a quarter of industry-sponsored trials include participants from outside high-income countries and this rate remained stable over the 7-year study period. Trials conducted outside high-income countries tend to be larger, have a longer duration, and study later phase interventions compared to studies performed exclusively in high-income countries.
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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 | 0,297 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,017 |
| 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; 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 ».