Challenges and key lessons from the design and implementation of an international haemophilia registry supported by a pharmaceutical company
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Real-world data are lacking regarding the relationship between prospectively collected patient-reported outcomes (PROs), clinical outcomes and treatment in people with haemophilia (PWH). The Expanding Communications on Hemophilia A Outcomes (ECHO) registry was designed to address this data gap, but a range of difficulties led to early study closure. AIM: To describe the challenges faced and lessons learned from implementing a multinational haemophilia registry. METHODS: The Expanding Communications on Hemophilia A Outcomes was planned as a five-year observational cohort study to collect data from 2000 patients in nine countries. Based on direct observations, feedback from patients enrolled in ECHO, challenges of the study design and input from study-sponsor representatives, the ECHO Steering Committee systematically identified the challenges faced and developed recommendations for overcoming or avoiding them in future studies. RESULTS: The study closed after two years because few countries were activated and patient recruitment was low. This was related to multiple challenges including delayed implementation, stringent pharmacovigilance requirements, objections of investigators and patients to the burden of multiple PROs, data collection issues, lack of resources at study sites, little engagement of patients and competing clinical trials, which further limited recruitment. At study closure, 269 patients had been enrolled in four of nine participating countries. CONCLUSIONS: Researchers planning studies similar to ECHO may want to consider the barriers identified in this global registry of PWH and suggestions to mitigate these limitations, such as greater patient involvement in design and analysis, clearer assessment and understanding of local infrastructure and potential changes to the administration of the study.
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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 | 0,667 | 0,606 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,027 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».