Pragmatic Clinical Trials, Linkages and Agreements: Interjurisdictional Collaboration on Pragmatic Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
The randomized clinical trial framework has proven to be a robust way of evaluating and comparing medications and procedures for many years. The promise of measured and unmeasured balance and equipoise through randomization remains very appealing. Emerging challenges for trialists have been diminishing returns in terms of effect sizes as treatments become more effective and the ever-growing costs associated with the operation of clinical trials. The costs and operational overhead limit the ability of publicly funded trials to operate at a sufficiently robust level. Recently we have been working to engage clinicians and patients in pragmatic clinical trials which in part leverage routinely collected health system data to both provide an unbiased and effective means of obtaining high quality data for recruiting, randomization and outcomes. As these trials have expanded between provincial jurisdictions, we have had to look for creative solutions to assembling and sharing data in order to reach the trial goals. This presentation will examine some of the technical and logistical challenges that we have faced, how they have been addressed and the path forward for clinical trials.
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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 | 0,606 | 0,691 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,043 |
| Communication savante | 0,032 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,054 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».