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Enregistrement W4214875592 · doi:10.1371/journal.pone.0264427

Investigational medicinal products, related costs and hospital pharmacy services for investigator-initiated trials: A mixed-methods study

2022· article· en· W4214875592 sur OpenAlexaff
Ala Taji Heravi, Anne Henn, Stefanie Deuster, Stuart McLennan, Viktoria Gloy, Vera Ruth Mitter, Matthias Briel

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordUniversitätsspital BaselUniversität BaselSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPharmacyMedicineInterquartile rangeStakeholderClinical trialEmergency medicineFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Conducting high quality investigator-initiated trials (IITs) is challenging and costly. The costs of investigational medicinal products (IMPs) in IITs and the role of hospital pharmacies in the planning of IITs are unclear. We conducted a mixed-methods study to compare planned and actual costs of IMPs in Swiss IITs, to examine potential reasons for differences, and to gather stakeholder views about hospital services for IITs. METHODS: We included all IITs with IMP services from the Basel hospital pharmacy invoiced between January 2014 and June 2020 (n = 24). We documented trial and IMP characteristics including planned and actual IMP costs. Our working definition for a substantial cost difference was that the actual IMP costs were more than 10% higher than the planned IMP costs in a trial. We conducted semi-structured interviews with investigators, clinical trials unit and hospital pharmacy staff, and qualitatively analyzed transcribed interviews. RESULTS: For 13 IITs we observed no differences between planned and actual costs of IMPs (median, 11'000 US$; interquartile range [IQR], 8'882-16'302 US$), but for 11 IITs we found cost increases from a median of 11'000 US$ (IQR, 8'922-36'166 US$) to a median over 28'000 US$ (IQR, 13'004-49'777 US$). All multicenter trials and 10 of 11 IITs with patients experienced substantial cost differences. From the interviews we identified four main themes: 1) Patient recruitment and organizational problems were identified as main reasons for cost differences, 2) higher actual IMP costs were bearable for most investigators, 3) IMP services for IITs were not a priority for the hospital pharmacy, and 4) closer collaboration between clinical trial unit and hospital pharmacy staff, and sufficient staff for IITs at the hospital pharmacy could improve IMP services. CONCLUSIONS: Multicenter IITs enrolling patients are particularly at risk for higher IMP costs than planned. These trials are more difficult to plan and logistically challenging, which leads to delays and expiring IMP shelf-lives. IMP services of hospital pharmacies are important for IITs in Switzerland, but need to be further developed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,136
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,195
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1360,195
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,591
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,024 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
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