Interface software can markedly reduce time and improve accuracy for clinical trial data transfer from EMR to EDC: The results of two measure of work time studies comparing commercially available clinical data transfer software to current practice manual data transfer.
Notice bibliographique
Résumé
1573 Background: Clinical studies and new drug approvals are delayed by slow data transfer and transcription errors from site entered data. These delays have been compounded by a shortage of data entry personnel at sites such that data entry approaches 10-30 days post visit. Data transfer is largely performed by manual keyboard entry from electronic medical records (EMR) into electronic case report forms (ECRF). Methods: We conducted two separate measure-of-work time studies to compare a commercially available interface software product, ProXimity to the current manual data entry. The clinical trial data from two different EMRs (ARIA and IKM G2) to an EDC (Medidata Rave). The EDC mirrored an IRB approved clinical study. Time to transfer data and error rates were the primary and secondary endpoints, respectively. For study 1 Aria EMR data from 3 subjects and 1497 data fields including demographics, vital signs, ECOG PS, physical findings, adverse events, and lab results including CBC, CMP, urinalysis, coagulation, serology were selected for visits from Screening and C2D1. For Study 2 IKM G2 data from 6 subjects and 834 data fields included demographics, vitals, and lab results. The data entry personnel were aware of the timed nature of the study. Results: Study 1 ProXimity took 13.2 min to transfer the data compared to 73.4 min for manual entry, with error rates of 0.8% compared to 3.5%, respectively. In Study 2 Proximity took 6.5 min compared to 29 min for manual entry, with error rates of 1.4% each due to non- conformant data (text). Conclusions: Software data transfer interfaces can markedly shorten the time for data entry, reduce error rates and reduce operational costs.
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 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 | 0,035 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».