Regulatory Framework for Conducting Clinical Research in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Research in human subjects is at the core of achieving improvements in health outcomes. For clinical trials, in addition to the peer review of the results before publication, it is equally important to consider whether the trial will be conducted in a manner that generates data of the highest quality and provides a measure of safety for the participating subjects. In Canada, there is no definitive legislation that governs the conduct of research involving human subjects, but a network of regulations at different levels does provide a framework for both principal investigators and sponsors. In this paper, we provide an overview of the federal, provincial and institutional legislation, guidelines and policies that will inform readers about the requirements for clinical trial research. This includes a review of the role of the Food and Drug Regulations under the Food and Drugs Act and the Tri-Council Policy Statement (TCPS2), an overview of provincial legislation across the country, and a focus on selected policies from institutional research ethics boards and public health agencies. Many researchers may find navigation through regulations frustrating, and there is a paucity of information that explains the interrelationship between the different regulatory agencies in Canada. Better understanding the process, we feel, will facilitate investigators interested in clinical trials and also enhance the long-term health of Canadians.
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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 | 0,101 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».