Using real-time alerts for clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical trials are widely accepted as a necessary step in evaluating the safety and efficacy of new pharmaceutical products. In order for a sufficiently powered study, a clinical trial depends on the effective and unbiased recruitment of eligible patients. Trials involving seasonal diseases like influenza pose additional challenges. OBJECTIVE: This is a feasibility study of a mobile real-time alerting system to systematically identify potential study subjects for a randomized controlled trial evaluating the safety and efficacy of early intervention with interferon alfacon-1 for patients hospitalized for influenza virus infection. METHODS: The alerting system was setup in a 471-bed acute care teaching hospital, enabled with computerized physician order entry (CPOE) and a rules-based alerting system. Patients were identified from the entire hospital using two alerts types: pharmacy prescription records for antiviral drugs, and positive influenza laboratory results. Email alerts were generated and sent to BlackBerry(®) devices carried by the study personnel for a 6 month period. The alerts were archived automatically on a secure server and were exported for analysis in Microsoft Access. RESULTS: Over a period of 21 weeks, 779 total alerts were received. The study team was alerted to 241 patients, of whom 85 were potential study subjects. The alert system identified all but one of the patients independently identified by infection control. CONCLUSIONS: Real-time identification of potential study subjects is possible with the integration of computerized physician order entry and BlackBerry(®) technology. It is a viable method for the systematic identification of patients throughout a hospital, particularly for trials investigating time-sensitive disease progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,220 | 0,428 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».