On-site management of investigational products and drug delivery systems in conformity with Good Clinical Practices (GCPs)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigators and research teams participating in clinical trials have to deal with complex investigational products, study designs, and research environments. The emergence of new drug delivery systems and investigational products combining more than one drug and the development of biodrugs such as monoclonal antibodies, peptides, siRNA, and gene therapy to treat orphan or common diseases constitute a new challenge for investigators and clinical sites. PURPOSE: We describe the requirements and challenges of drug management in conformity with Good Clinical Practices (GCPs) for investigators and sites participating in clinical trials. Review At all sites participating in clinical trials, standard operating procedures (SOPs) covering the critical path of drug and drug delivery systems management are required. All steps should be auditable, including reception, validation, storage, access, preparation, distribution, techniques of administration, use, return, and destruction of research products. Biodrugs require traceability and specific SOPs on the management of potential immune reactions. Investigational products must be stored under standard auditable conditions. The traceability of storage conditions (including temperature) requires these conditions to be monitored on a continuous basis. A dedicated space with restricted access limited to authorized qualified personnel facilitates the monitoring. CONCLUSIONS: The development of standardized, auditable settings and the application of dedicated, site-specific SOPs for the management of investigational products and drug delivery systems contribute to guarantee the compliance to GCP requirements.
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 | 0,036 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».