Clinical trial reform in the post-COVID era
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic precipitated the acute and efficient rollout of telehealth and virtual health care around the world. This review article focuses on the adoption of virtual care in the management of oncology patients, and discusses how virtual care offers the potential for large-scale, positive impacts on access to clinical trials. Virtual care during and following the peak of the pandemic has been found to be both safe and efficacious for oncology patients. Features, such as wearable health technologies, remote monitoring, home visits, and investigations being done closer to home, represent just some of the strengths of the virtual assessment rollout that were successfully utilized. One of the primary criticisms of oncological clinical trials is that clinical trial participants are not always representative of the patient populations treated in routine practice. This is in part due to stringent inclusion criteria and more broadly pertains to a lack of access to clinical trials, many of which are geographic as most trials are conducted in an urban, academic, or 'centralized' center. This paper seeks to discuss the barriers to clinical trial participation and to propose that the virtual care transformation that occurred during the pandemic has equipped oncological clinicians and researchers with the tools to better address these obstacles. A review of the literature on the impact of the virtual care rollout during and after the peak of the COVID-19 pandemic both locally and abroad was conducted. It is proposed that improving patient access through the decentralization of clinical trials has the potential to enhance evidence-based, real-world data, and to produce generalizable trial results that ultimately improve patient outcomes.
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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 | 0,659 | 0,738 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,025 |
| Communication savante | 0,026 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».