The Economic Contribution of Industry-Sponsored Pharmaceutical Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In pharmaceutical clinical trials, industrial sponsors pay for study drugs and related healthcare services. We conducted a study to determine industry's economic contribution of these trials to the Alberta healthcare system. Methods: We used data from two trial centers for cancer and non-cancer trials at the University of Alberta. For each trial (cancer, non-cancer), we calculated the cost of drugs provided by the sponsors using the market price, the cost of clinical services, and the cost of administrative services that they paid. We extrapolated these results to all trials in Alberta based on information obtained from the registration website ClinicalTrials.gov. Results: Our sample consisted of 40 non-cancer and 39 cancer drug trials which were initiated in 2012. The monetary value of the industry sponsors' contribution was $799,055 per non-cancer and $630,243 per cancer drug trial. Drugs (in-trial and post-trial) accounted for 84% of the total contribution of the non-cancer drug trials whereas it represented 93% of all trial-related contributions in the cancer category. The total province-wide contribution of industry-sponsored drug trials which were initiated in 2012 was estimated to be $101 million, including open-label drugs in the non-cancer category. Conclusions: Industry-sponsored pharmaceutical trials represent a major economic contributor to clinical research within the province.
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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 | 0,062 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».