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Enregistrement W4388043107 · doi:10.4103/picr.picr_179_23

Clinical trial trends over the last 5 years among the BRICS (Brazil, Russia, India, China, and South Africa) nations

2023· article· en· W4388043107 sur OpenAlexaboutno aff
Kaviya Manoharan, Juanna Jinson, Kalaivani Ramesh, Melvin George

Notice bibliographique

RevuePerspectives in Clinical Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaClinical trialPopulationEuropean unionGross domestic productMedicineGeographyEconomic growthInternational tradeBusinessEnvironmental healthEconomicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Although the Americas and Europe have historically dominated the global research landscape, emerging economies - Brazil, Russia, India, China, and South Africa (BRICS) have significantly increased their contributions in recent years. This article studies clinical trial trends in the BRICS nations between 2018 and 2022 and compares it with trends in the G7 nations (comprising Canada, France, Germany, Italy, Japan, the UK, the USA, and the European Union). This will help stakeholders in planning drug development strategies. Materials and Methods: Data were collected from the World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform (WHO ICTRP) and the World Bank database. An electronic search was done for the total number of trials registered between January 1, 2018, and March 15, 2023. Information was analyzed based on the year of registration, therapeutic area, type of intervention, sponsorship, and type of special population. The trial density indices (TDIs) were calculated based on population (Xi) and gross domestic product (GDP) (Yi) using author-derived formulae. Results: Altogether 2, 77, 536 trials from the BRICS and G7 were registered. China and the US had the most trials among the BRICS and G7, respectively. Between 2018 and 2022, the gap between the BRICS and G7 steadily reduced. The most common indication for clinical trials among the BRICS was cancer. Based on population, the TDI was the highest in China and the lowest in Russia. In proportion to the GDP, the TDI was maximum in Russia and minimum in India. Conclusion: There is a remarkable reduction in the gap in clinical trial trends between the BRICS and G7 nations. Among the BRICS, India and China are at the forefront in drug development. There is scope for improvement in trial density based on India's population and GDP. Stakeholders are likely to utilize the strengths of the BRICS as an attractive destination for investment in this area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,252
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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