Time required to initiate a clinical trial in Canada at the onset of the COVID-19 pandemic: an observational research-in-motion study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Randomized controlled trials (RCTs) provide essential evidence to inform practice, but the many necessary steps result in lengthy times to initiation, which is problematic in the case of rapidly emerging infections such as COVID-19. This study aimed to describe the start-up timelines for the Canadian Treatments for COVID-19 (CATCO) RCT. METHODS: We surveyed hospitals participating in CATCO and ethics submission sites using a structured data abstraction form. We measured durations from protocol receipt to site activation and to first patient enrolment, as well as durations of administrative processes, including research ethics board (REB) approval, contract execution and lead times between approvals to site activation. RESULTS: All 48 hospitals (26 academic, 22 community) and 4 ethics submission sites responded. The median time from protocol receipt to trial initiation was 111 days (interquartile range [IQR] 39-189 d, range 15-412 d). The median time between protocol receipt and REB submission was 41 days (IQR 10-56 d, range 4-195 d), from REB submission to approval, 4.5 days (IQR 1-12 d, range 0-169 d), from REB approval to site activation, 35 days (IQR 22-103 d, range 0-169 d), from protocol receipt to contract submission, 42 days (IQR 20-51 d, range 4-237 d), from contract submission to full contract execution, 24 days (IQR 15-58 d, range 5-164 d) and from contract execution to site activation, 10 days (IQR 6-27 d, range 0-216 d). Processes took longer in community hospitals than in academic hospitals. INTERPRETATION: The time required to initiate RCTs in Canada was lengthy and varied among sites. Adoption of template clinical trial agreements, greater harmonization or central coordination of ethics submissions, and long-term funding of platform trials that engage academic and community hospitals are potential solutions to improve trial start-up efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,067 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».