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Enregistrement W2997651775 · doi:10.1186/s13063-019-3934-y

Building internal capacity in pragmatic trials: a workshop for program scientists at the US National Cancer Institute

2019· letter· en· W2997651775 sur OpenAlexaff
Wynne E. Norton, Merrick Zwarenstein, Susan M. Czajkowski, Elisabeth Kato, Ann M. O’Mara, Nonniekaye Shelburne, David Chambers, Kirsty Loudon

Notice bibliographique

RevueTrials · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésScope (computer science)Agency (philosophy)Clinical trialMedicineMedical educationEngineering ethicsFunding AgencyPublic relationsPolitical scienceComputer scienceEngineeringSociologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Building capacity in research funding organizations to support the conduct of pragmatic clinical trials is an essential component of advancing biomedical and public health research. To date, efforts to increase the ability to design and carry out pragmatic trials have largely focused on training researchers. To complement these efforts, we developed an interactive workshop tailored to meet the roles and responsibilities of program scientists at the National Cancer Institute-the leading cancer research funding agency in the USA. The objectives of the workshop were to improve the understanding of pragmatic trials and enhance the capacity to distinguish between elements that make a trial more pragmatic or more explanatory among key programmatic staff. To our knowledge, this is the first reported description of such a workshop. MAIN BODY: The workshop was developed to meet the needs of program scientists as researchers and stewards of research funds, which often includes promoting scientific initiatives, advising prospective applicants, collaborating with grantees, and creating training programs. The workshop consisted of presentations from researchers with expertise in the design and interpretation of trials across the explanatory-pragmatic continuum. Presentations were followed by interactive, small-group exercises to solidify participants' understanding of the purpose and conduct of these trials, which were tailored to attendees' areas of expertise across the cancer control continuum and designed to reflect their scope of work as program scientists at NCI. A total of 29 program scientists from the Division of Cancer Control and Population Sciences and the Division of Cancer Prevention participated; 19 completed a post-workshop evaluation. Attendees were very enthusiastic about the workshop: they reported improved knowledge, significant relevance of the material to their work, and increased interest in pragmatic trials across the cancer control continuum. CONCLUSION: Training program scientists at major biomedical research agencies who are responsible for developing funding opportunities and advising grantees is essential for increasing the quality and quantity of pragmatic trials. Together with workshops for other target audiences (e.g., academic researchers), this approach has the potential to shape the future of pragmatic trials and continue to generate more and better actionable evidence to guide decisions that are of critical importance to health care practitioners, policymakers, and patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,142
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1420,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0130,011
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0070,030
Intégrité de la recherche0,0090,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,838
Tête enseignante GPT0,675
Écart entre enseignants0,163 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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