CRAFT—A Proposed Framework for Decentralized Clinical Trials Participation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada's vast geography, and centralized delivery of cancer care and clinical trials create barriers for trial participation for patients in remote and rural settings. The development and implementation of a framework that enables safe and regulatory compliant trial participation through local healthcare providers would benefit Canadian patients, clinicians, trial sponsors and the health care system. To address this issue, representatives of Canada's cancer clinical trial community met to identify key challenges and develop recommendations for remote patient participation in trials. A structured literature review identified remote/rural trial delivery models. A panel of expert stakeholders reviewed the models and participated in a workshop to assess health system readiness, identify needed processes, tools and mechanisms, and develop recommendations for a Canadian framework for decentralized clinical trial conduct. The Canadian Remote Access Framework for clinical Trials (CRAFT) represents a risk-based approach used by site investigators to delegate responsibilities for a given trial to satellite health centres within a hub-and-spoke "trial cluster". The Framework includes specific recommendations to ensure research experience, capacity, regulatory compliance and patient safety. Canada's cancer care and telemedicine systems can be leveraged to enable broader access to clinical trials for patients who are geographically remote from cancer centres. CRAFT's risk-based framework is based on other successful models of remote trial patient management and is in the pilot implementation phase in Canada.
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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 | 0,106 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,017 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».