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Enregistrement W3136465602 · doi:10.1186/s13063-021-05165-0

The time is now: role of pragmatic clinical trials in guiding response to global pandemics

2021· review· en· W3136465602 sur OpenAlexaff
Aws Almufleh, Jacob Joseph

Notice bibliographique

RevueTrials · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialPandemicMedicineTollRandomized controlled trialLivelihoodClinical researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicineDiseasePathologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with its heavy toll of morbidity and mortality, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic exposed several limitations of the current global research response. The slow and inefficient process of carrying out traditional randomized clinical trials led regulatory authorities to hastily approve treatments and tests without sufficient evidence of safety and efficacy.We here outline issues with the current research platform, summarize shortcomings of traditional randomized clinical trials particularly apparent at the time of pandemics, and highlight the advantages of pragmatic clinical trials as an alternative to rapidly generate the needed clinical evidence. We further discuss barriers and challenges to pragmatic clinical trials implementation and explore opportunities for research institutions and regulatory authorities to facilitate widespread adoption of this vital research tool.As a subsequent wave of COVID-19, and/or another epidemic, are all but inevitable in our lifetime, we must ensure that our research infrastructure is conducive to carrying out pragmatic clinical trials to expeditiously generate the needed evidence and blunt the epidemic's toll on human lives and livelihoods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,689
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,576
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6890,576
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,855
Tête enseignante GPT0,650
Écart entre enseignants0,205 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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