Training and accreditation standards for pathologists undertaking clinical trial work
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trials rely on multidisciplinary teams for successful delivery. Pathologists should be involved in clinical trial design from the outset to ensure that protocols are optimised to deliver maximum data collection and translational research opportunities. Clinical trials must be performed according to the principles of Good Clinical Practice (GCP) and the trial sponsor has an obligation to ensure that all of the personnel involved in the trial have undergone training relevant to their role. Pathologists who are involved in the delivery of clinical trials are often required to undergo formal GCP training and may additionally undergo Good Clinical Laboratory Practice training if they are involved in the laboratory analysis of trials samples. Further training can be provided via trial-specific investigator meetings, which may be either multidisciplinary or discipline-specific events. Pathologists should also ensure that they undertake External Quality Assurance schemes relevant to the area of diagnostic practice required in the trial. The level of engagement of pathologists in academia and clinical trials research has declined in the United Kingdom over recent years. This paper recommends the optimal training and accreditation for pathologists undertaking clinical trials activities with the aim of facilitating increased engagement. Clinical trials training should ideally be provided to all pathologists through centrally organised educational events, with additional training provided to pathologists in training through local postgraduate teaching. Pathologists in training should also be strongly encouraged to undertake GCP training. It is hoped that these recommendations will increase the number of pathologists who take part in clinical trials research in order to ensure a high level and standard of data collection and to maximise the translational research opportunities.
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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 | 0,388 | 0,459 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,036 |
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 ».