Global Collaboration in Acute Care Clinical Research: Opportunities, Challenges, and Needs
Notice bibliographique
Résumé
The most impactful research in critical care comes from trials groups led by clinician-investigators who study questions arising through the day-to-day care of critically ill patients. The success of this model reflects both "necessity"-the paucity of new therapies introduced through industry-led research-and "clinical reality"-nuanced modulation of standard practice can have substantial impact on clinically important outcomes. Success in a few countries has fueled efforts to build similar models around the world and to collaborate on an unprecedented scale in large international trials. International collaboration brings opportunity-the more rapid completion of clinical trials, enhanced generalizability of the results of these trials, and a focus on questions that have evoked international curiosity. It has changed practice, improved outcomes, and enabled an international response to pandemic threats. It also brings challenges. Investigators may feel threatened by the loss of autonomy inherent in collaboration, and appropriate models of academic credit are yet to be developed. Differences in culture, practice, ethical frameworks, research experience, and resource availability create additional imbalances. Patient and family engagement in research is variable and typically inadequate. Funders are poorly equipped to evaluate and fund international collaborative efforts. Yet despite or perhaps because of these challenges, the discipline of critical care is leading the world in crafting new models of clinical research collaboration that hold the promise of not only improving the care of the most vulnerable patients in the healthcare system but also transforming the way that we conduct clinical research.
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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 | 0,302 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,029 |
| Communication savante | 0,034 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,054 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».