Clinical trials in Asia: A World Health Organization database study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: The Asian continent appears to be a growing destination for conducting cost-effective clinical trials, utilizing the available pool of treatment naïve subjects. This study aims to determine the growth rate of clinical trials in Asia. METHODS: A database review was conducted. Registered clinical trials conducted in selected countries in Asia, Europe, Australia, and North America between 2008 and 2017 were searched from the International Clinical Trial Registry Platform. Compound Annual Growth Rate was determined for registered clinical trials. RESULTS: During the 10-year period, a total of 125,918 registered clinical trials were conducted in Asia. There was a 7-fold increase in the number of registered clinical trials in Asia. More trials were registered in Japan than any other Asian country (30.8%). The average annual increase in the number of registered trials was generally higher in Asia than the United States of America, Canada, EU countries, or Australia. Iran recorded the highest average annual increase in the number of all clinical trials in Asia (41.9%). The number of pediatric clinical trials in Iran also increased annually by an average of 30.4%, more than any other country included in this study. CONCLUSIONS: Clinical trials recruitment in Asia is increasing faster than Europe, North America, and Australia. Lower trial cost and large patient pool may be contributory to this increase.
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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 | 0,068 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».