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Enregistrement W4224266449 · doi:10.21203/rs.3.rs-1196801/v1

What is the purpose of Clinical Trial Monitoring?

2022· preprint· en· W4224266449 sur OpenAlexaff
Sharon Love, Victoria Yorke-Edwards, Elizabeth C. Ward, Rebecca Haydock, Katie Keen, Katie Biggs, Gosala Gopalakrishnan, Lucy Marsh, Lydia O’Sullivan, Lisa Fox, Estelle Payerne, Kerenza Hood, Garry Meakin

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésClinical trialFoundation (evidence)Process (computing)Computer scienceKey (lock)Safety monitoringSource documentRisk analysis (engineering)Process managementMedical physicsManagement scienceMedicineComputer securityBusinessInformation retrievalEngineeringPathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,651
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,807
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6510,807
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0040,038
Communication savante0,0300,029
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0190,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,952
Tête enseignante GPT0,739
Écart entre enseignants0,213 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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