More than a box to check: Research sponsor and clinical investigator perspectives on making GCP training relevant
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Good clinical practice (GCP) training is the industry expectation for ensuring quality conduct of registrational clinical trials. However, concerns exist about whether the current structure and delivery of GCP training sufficiently prepares clinical investigators and their delegates to conduct clinical trials. METHODS: We conducted qualitative semi-structured interviews with 13 clinical investigators and 10 research sponsors to 1) examine characteristics of the quality conduct of sponsored clinical trials, including critical tasks and concerns perceived as essential for trial quality, 2) identify key knowledge and skills required to perform critical tasks, and 3) identify gaps and redundancies in GCP training and areas of improvement to ensure quality conduct of clinical trials. Data were examined using applied thematic analysis. RESULTS: The top three tasks identified as critical for the quality conduct of clinical trials were obtaining informed consent, ensuring protocol compliance, and protecting participants' health and safety. Respondents acknowledged that GCP principles address each of these critical tasks but also described many challenges and burdens of GCP training, including high training frequency and repetitive content. Respondents suggested moving beyond GCP training as a mere check-box activity by making it more effective, engaging, and interactive. They also emphasized that applying GCP principles in a real-world, skills-based environment would increase the perceived relevance of GCP training. CONCLUSION: Our findings indicate that although investigators and sponsors recognize that GCP training addresses tasks critical to the quality conduct of clinical trials, the need for significant improvement in the design, content, and presentation of GCP training remains.
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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 | 0,363 | 0,453 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,025 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».