Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clinical research using human participants to further medical knowledge has been at the forefront in 2021. Clinical research studying the efficacy of treatments can be categorised in two broad categories as ‘observational studies’ or ‘clinical trials’. Written from the perspective of a localization project manager at Vitaccess, which conducts global digital research for biopharmaceutical companies, this paper discusses five core challenges that impact the localization of such a study launched in France, Italy, Germany, Belgium, Spain, Japan, the UK, the US and Canada, conducted via a smartphone app. The localization project manager role provides a bridge between translators, revisers, ethics bodies, authors, legal, and medical reviewers, enabling oversight to keep the balance between launching the study globally and enabling each country to have the content and structure tailored to their cultural and linguistic expectations through localization. The main challenges in localizing a real-world evidence study is the complexity and volume of ethical, legal, and medical feedback required for the content of the study, which is further complicated by the need to target different countries and languages. Subjectivity and variance in the feedback per country also pose difficulties. International harmonisation of ethical, medical, and legal reviews of such global studies could streamline the process.
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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 | 0,266 | 0,487 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,028 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,022 |
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 ».