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Enregistrement W2936623156 · doi:10.1017/cts.2017.158

2069

2017· article· en· W2936623156 sur OpenAlexaboutno aff
Carlton A. Hornung, Carolynn Thomas Jones, Terri Hinkley, Vicki L. Ellingrod, Nancy Calvin-Naylor

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Translational Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCore competencyCompetence (human resources)HarmonizationMedical educationMedicineClinical researchClinical trialWorkforceResearch ethicsPsychologyConsolidated Standards of Reporting TrialsKnowledge managementManagementComputer sciencePathologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES/SPECIFIC AIMS: Clinical research in the 21st century will require a well-trained workforce to insure that research protocols yield valid and reliable results. Several organizations have developed lists of core competencies for clinical trial coordinators, administrators, monitors, data management/informaticians, regulatory affairs personnel, and others. While the Clinical Research Appraisal Inventory assesses the self-confidence of physician scientists to be clinical investigators, no such index exists to assess the competence of clinical research professionals who coordinate, monitor, and administer clinical trials. We developed the Competency Index for Clinical Research Professionals (CICRP) as a general index of competency (ie, GCPs) as well as sub-scales to assess competency in the specific domains of Medicines Development; Ethics and Participant Safety; Data Management; and Research Methods. METHODS/STUDY POPULATION: We analyzed data collected by the Joint Task Force on the Harmonization of Core Competencies from a survey of research professionals working in the United States and Canada. Respondents reported how competent they believed themselves to be on 51 clinical research core competencies. Factor analyzes identified 20 core competencies that defined a Competency Index for Clinical Research Professionals—General (CICRP-General, ie, GCPs) and 4 subindices that define specialized research functions: Medicines Development; Ethics and Participant Safety; Data Management; and Research Concepts. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: Factor analysis identified 20 core competencies that defined a Competency Index for Clinical Research Professionals—General (CICRP-General, ie, GCPs) and 4 subindices that define specialized research functions: Medicines Development; Ethics and Participant Safety; Data Management; and Research Concepts. DISCUSSION/SIGNIFICANCE OF IMPACT: These indices can be used to gage an individual’s readiness to perform general as well as more advanced research functions; to assess the education and training needs of research workers; and to evaluate the impact of education and training programs on the competency of research coordinators, monitors, and other clinical research team members.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,770
Tête enseignante GPT0,720
Écart entre enseignants0,051 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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