Design and Execution of Sustainable Decentralized Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
The decentralized clinical trial (DCT) approach is increasingly recognized as a means to accelerate the development of potential therapeutic interventions. DCTs have a crucial advantage over traditional clinical trials: patients are monitored in their environment using technology (e.g., wearables), that capture data as they continue in daily life. This narrative review outlines a gap analysis focused on the frameworks and guidance from expert working groups and regulatory agencies for the design and execution of DCTs. Eight DCT elements guided the analysis and summarized the frameworks and guidance: (1) suitability, (2) protocol, (3) investigational medicinal product (IMP) supply, (4) investigators and health care providers, (5) safety, (6) regulatory and ethics, (7) data and technology, and (8) engagement, communication, and advocacy. Based on the gap analysis, two key takeaways were identified: (1) a need for a comprehensive sustainability assessment of each DCT element; and (2) current frameworks and guidance provide recommendations on social sustainability and some on economic sustainability. DCTs are an essential evolution in healthcare research; however, more guidance related to a comprehensive assessment of designing and executing sustainable DCTs is needed. This is especially the case for environmental sustainability, including, for example, carbon footprint and disposal of IMPs and sensors.
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 | 0,207 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».