Factors Affecting Workload of Cancer Clinical Trials: Results of a Multicenter Study of the National Cancer Institute of Canada Clinical Trials Group
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Increasingly, cancer treatment centers need to be able to estimate specific costs and resources associated with clinical trials. Because the time requirements of trial coordination and data collection are not well known, the Clinical Research Associates (CRA) Committee of the National Cancer Institute of Canada Clinical Trials Group carried out a multicenter study to measure trials’ task times and evaluate the effects of certain factors. METHODS: A data collection instrument was designed and validated before its implementation in the study. Eighty-three CRAs from 24 cancer treatment institutions across Canada collected timing observations of 41 tasks (156 subtasks). Information from all stages of trials activity (protocol management, eligibility and entry, treatment, and follow-up and final stage) was obtained, from initial negotiations to follow-up after study closure. RESULTS: After controlling for stage, phase and sponsor were found to be significant independent factors. Analysis within the stages showed similar patterns. New drug inclusion as a factor was confounded with phase. Industry-sponsored studies had significantly higher overall mean times than did local and cooperative group studies. Early-phase studies required more time than did phase III trials. External sponsorship of any kind increased CRA time more than that necessary for locally coordinated studies, except during the protocol management stage. The burden of a phase I study increased to greater than average once underway and accruing patients. CONCLUSION: Our data demonstrated that sponsor and study phase are important factors to be taken into consideration when estimating clinical trial costs and resource use.
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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 | 0,068 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».