A Conceptual Framework for Logistics Management and Project Planning in the Clinical Trials Industry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Logistics management in the clinical trials industry is a very challenging undertaking because it involves multiple stakeholders, complex processes, diverse software applications, intensive white-collar jobs, and onerous quality standards. Current business practices are inefficient and difficult to automate technologies. Methods: This paper reviews the theories and concepts of clinical trials logistics management. The inefficiencies in current logistics management industry are then addressed by building a conceptual framework based on contemporary software tools and architectures, such as web portals, software agents, business process management system, project cards, and resource cards, all interacting with specialized software applications such as accounting, inventory, and label design software. The framework supports data analysis at multiple levels of decision making. To this end, a project planning tool for facilitating and optimizing the operational planning in this industry is designed and presented. Results: The planning tool also contributes to the literature by contrasting several different resource scenarios such as the shared pool, dedicated resources for each project, and the creation of several work groups with dedicated resources. These are Pareto trade-offs. Conclusions: A framework employing a business process management is proposed for clinical trials logistics management. Different managerial scenarios with shared, dedicated, and work group resources are investigated using a case study.
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 | 0,019 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».