What is the purpose of Clinical Trial Monitoring?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The sources of information on clinical trial monitoring do not give information in an accessible language and do not give detailed guidance. In order to enable communication and to build clinical trial monitoring tools on a strong easily communicated foundation, we identified the need to define monitoring in accessible language. Methods In a three-step process, the material from sources that describe clinical trial monitoring were synthesized into principles of monitoring. A poll re their applicability was run at a UK national academic clinical trials monitoring meeting. Results The process derived 5 key principles of monitoring; keeping participants safe and respecting their rights, having data we can trust, making sure the trial is being run as it was meant to be, improving the way the trial is run, and preventing problems before they happen. Conclusion From the many sources mentioning monitoring of clinical trials, the purpose of monitoring can be summarised simply as 5 principles. These principles, given in accessible language, should form a firm basis for discussion of monitoring of clinical trials.
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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 | 0,651 | 0,807 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,038 |
| Communication savante | 0,030 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».