Establishment of a baseline to measure academic clinical trial activity in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
e17547 Background: The Canadian Cancer Clinical Trials Network (3CTN) was created in 2013 in response to the State of Cancer Clinical Trials in Canada Report recommendation for pan-Canadian program to facilitate initiation and conduct of academic cancer clinical trials. Goals are 1) strengthen capability and capacity for multi-centre trials developed by the academic sector; 2) improve patient outcomes. Methods: To establish 3CTN: 1) Sites were surveyed about current trial activities, personnel and resources; 2) the 2011-2013 academic trials portfolio was created from cancer registries; 3) recruitment data was collected . Results: 47 Canadian sites responded to the survey. Atlantic Canada had the fewest numbers of trials, phase 1 trials, biospecimens and novel imaging capacity. Ontario conducted the most academic trials. Most sites did not have clinical trial management systems. Average time from protocol receipt ranged from 85 - 198 days. All sites had SOPs and training programs. The most commonly cited requirement to increase trial activity was funding. 67 sites in 9 provinces reported recruitment (Table). From 2011-2014, 172 new trials opened and 211 trials were closed; a loss of 39 trials to the portfolio. Conclusions: Canadian academic clinical trials activity is declining. Trial capabilities are diverse. 3CTN will direct activity and resources to increase capacity and efficiency to improve patient outcomes. Recruitment to 3CTN portfolio trials. Recruitment by Region Centres 2011 2012 2013 Mean Alberta 2 187 171 175 178 Atlantic Canada 8 145 116 79 113 British Columbia 6 177 183 127 162 Manitoba 1 111 90 95 99 Ontario 21 1548 1263 1232 1348 Quebec 12 618 654 823 704 Pediatrics 17 361 374 394 376 Total 67 3147 2851 2925 2974 Trials All Open Academic 616 620 624 559 single-center 366 352 373 336 multi-center 250 268 251 223 New trials 40 55 29 47 Closed trials 37 46 62 66 * Canadian Cancer Research Alliance (2011). Report on the State of Cancer Clinical Trials in Canada. Toronto: CCRA.
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 | 0,024 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».