Lessons learned from the <scp>CONCOR</scp>‐1 trial
Notice bibliographique
Résumé
Faced with an evolving pandemic and a lack of clarity of the role of convalescent plasma for patients with COVID-19, the CONCOR-1 trial was launched. In 14 months the trial was designed, launched, completed, and submitted for publication. In total, 72 sites in three countries served by four blood suppliers randomised 940 patients. Many enablers facilitated the trial including: three study principal investigators to distribute the trial workload, diverse steering committee members, an international data safety monitoring committee, multiple statisticians and methodologists, virtual meeting platforms, REDCap data platform, pausing of non-COVID-19 trials, rapid approval pathways for institutional review boards and regulators, centralised institutional review boards in many locations, restriction of use of convalescent plasma to trial participants and the incredible dedication by research personnel. In future pandemics, we need to be prepared for rapid launch of trials. The protocols, consent forms, data collection tools, and procedures need to be in draft form ready for use at all times. We were well-prepared for blood shortages but should have anticipated the need to conduct trials with convalescent plasma. In this short article, we detail our lessons learned to inform researchers faced with the next pandemic pathogen.
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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 | 0,158 | 0,260 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».