Ontario Cancer Research Ethics Board: Lessons Learned From Developing a Multicenter Regional Institutional Review Board
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We describe issues and outcomes in the development of a specialized, central institutional review board (IRB) for multicenter oncology protocols. Numerous authoritative bodies have called for a change to the ethics review system to better manage multicenter trials in terms of quality, timeliness, and efficiency. In 2003, the American Society of Clinical Oncology proposed a network of regional IRBs for cancer. Previous experience with central IRBs has been met with mixed success. METHODS: We took a bottom-up approach to organizing a province-wide IRB, which was led by an IRB chair and a clinical investigator at one cancer center. Participation on the part of institutions was voluntary. RESULTS: Uptake in the first 2 years was modest and increased from 11 clinical trials in year 1 to 21 in year 2. In the third year, there was an apparent upsurge in the number of involved centers (14) and in the number of submitted clinical protocols (54). CONCLUSION: Sponsors and investigators are loath to risk development of a novel IRB until there is a clear demonstration of quality, efficiency, and timeliness of decision. Development of a regional, specialized IRB requires considerable efforts to develop and maintain the trust of sponsors, investigators, and institutions despite prior demands for more efficient and timely ethics review. Voluntary institutional participation, clear delineation of roles and responsibilities, and effective execution promote development of this trust.
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 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 | 0,049 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».