Barriers to Clinical Trial Efficiency and Patient Access: The Heart Failure Collaboratory Industry Survey
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aims Clinical trial inefficiency and lack of patient access to novel therapies have been identified as key barriers to successful heart failure innovation. The Heart Failure Collaboratory (HFC) is a consortium developed to identify and address barriers to bringing drugs and devices to market. The HFC performed an electronic cross-sectional survey of key leaders within industry to collate and interpret a sample of viewpoints on these challenges. Methods and Results From August to September 2018, self-administered survey data were electronically collected from industry partners. Group comparisons were made via Fisher’s Exact or chi-square test. Respondents most commonly rated the United States Food and Drug Administration (44.2%), Health Canada (39.5%) and European Medicines Agency (32.6%) as efficient. Respondents rated the top 3 areas with the greatest opportunity for regulatory agencies to improve efficiency: ‘improve usefulness of agency feedback’ (48.8%); ‘improved timeliness of agency responses’ (41.9%); and ‘pre-specification of required magnitude of clinical effect’ and ‘limit excessive data requirements’ (32.6%). Respondents rated items of ‘excessive clinical site staff workload’ (55.8%), ‘overly complex case report forms’ (51.2%) and ‘data input errors’ (39.5%) as the top 3 factors influencing data quality. Respondents rated items of ‘onerous prior authorization requirements’ (51.2%), ‘availability of decision-making rationale’ (46.5%) and ‘rationality of access barriers created by payers’ (44.2%) as the top 3 impediments to improving patient access to approved therapies. Conclusion This broadly distributed survey of industry respondents identified multiple specific barriers to heart failure clinical trial efficiency and patient access, which should help direct efforts toward improvement.
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 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 | 0,033 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; 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 ».