Mobile solution for clinical research documentation.
Notice bibliographique
Résumé
153 Background: As trial complexity increases, there is a growing need to facilitate rapid communication of trial data among members of the research and clinical care teams. Timeliness of investigator review and high quality data are critical to clinical trial documentation. Princess Margaret developed an electronic application that meets these needs, is integrated into a patient’s medical chart, and is accessible at the point of care on a mobile device. Methods: Focus groups were held with research staff to evaluate application and device needs. Device needs were usability, compatibility with the electronic patient record (EPR), and encryption ability, which were considered and a device was selected. Standard templates were developed for the informed consent process, clinical notes, vital signs, baseline symptoms, adverse events, and concomitant medications. Electronic source (eSource) was linked to an existing CTMS, the Clinical Research Record. eSource is accessible via the EPR, allows for electronic review and sign off by investigators, and allows data capture directly into the EPR from a mobile device. Results: A 4 month pilot was completed in December 2013 with 10 clinical research nurse coordinators (CRNCs) from 3 different treatment areas, enrolling 40 patients. The project continues to roll out and will be completely integrated by July 2014. CRNCs enter information at the point of care that is easily shared amongst research and clinical care teams; important safety information is available to all staff; investigators can sign off electronically; and data has an audit trail. Metrics collected over a two-month span demonstrate average investigator sign off is completed within 7 days, well under our established timelines of within a cycle of treatment. Conclusions: Enhancements were made within the system during the pilot to facilitate workflow as issues were identified. The system provides solutions for delayed documentation, the transfer of paper charts between team members, and investigator sign-off. This has allowed for tracking of metrics including the timeliness of documentation, review, and sign off; and quality improvements to documentation will be measured through internal quality assurance reviews.
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 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 | 0,009 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,156 | 0,150 |
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 ».