Challenges of the set-up process for academic led international studies of rare diseases
Notice bibliographique
Résumé
Researchers and patients agree that rare diseases require new and better therapies. Trials in rare diseases have many challenges, relating to the scarcity of patients and experts, with the inevitable conclusion that large scale studies will require recruitment of patients from multiple centres in different countries. We describe the challenges of setting up an international (US, UK, Canada, Italy, Germany) trial of three steroid regimes in the management of children with Duchenne muscular dystrophy, funded by the US-based NIH(NINDS). Contract negotiations proved difficult. Differences in the definition of sponsorship between the US and the UK required a major discussion before resolution could be achieved. Risk aversion on behalf of all parties caused major delays. Concerns about exchange rate fluctuations meant that individual researchers were asked to bear the risk of an adverse shift in the exchange. Most of the 40 participating sites requested individual amendments to the model contract, in part because of a lack of compatibility with standard contracts commonly used in the different participating countries; recurrent issues included the currency to be used for payments and who bore responsibility for indemnification. The discrepancies in the interpretation of the EU Clinical Trials Directive across European countries and the differences between the regulatory and ethical approval processes in Europe, US and Canada meant that we had five separate and distinct timelines and frameworks to deal with in terms of getting regulatory, ethical and local approvals. A concerted approach is needed to resolve the specific challenges of setting up multicentre studies in rare diseases
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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 | 0,794 | 0,718 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,031 |
| Communication savante | 0,056 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,023 | 0,060 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,069 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,011 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».