A blueprint for success in real-world evidence: “glocal” approach to building capabilities and generating impactful evidence
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen the increasing influence and relevance of real-world data (RWD) and real-world evidence (RWE) in healthcare decision making. The value added by RWD/RWE has prompted the pharmaceutical industry to develop high performing systems and practices to harness the power of evidence generated at the global level. However, this worldwide transformation provides outstanding opportunities to support capability building within local affiliates and to impact key country-level stakeholders through resulting evidence. Therefore, we present an Evidence Blueprint Initiative, which links the global and local ("glocal") skills, and furthermore addresses the opportunities and gaps in evidence generation capabilities at the local level. Cross-functional experts were recruited at the local, regional, and global level to define best practices. A framework was developed to characterize the foundational expertise needed and to assess markets' existing capabilities. Subsequently, targeted roadmaps were developed and implemented to build capabilities in specific areas within each affiliate. The impact from the Blueprint is encouraging, resulting in improved local evidence plans, established evidence teams, enhanced RWD use and strategic implementation of patient centric science in local affiliates. The success of the Blueprint resides in empowering affiliates to realise their local evidence generation ambitions and to match them to their local context. It strengthens and expands the ties between various parts of the organisation and the external environment while building fit-for-future evidence capabilities from local affiliates.
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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 | 0,385 | 0,353 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,101 |
| Communication savante | 0,047 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,058 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».