Hospital Preparedness for Conducting Clinical Research During a Pandemic: A Nationwide Survey Among Designated Medical Institutions for Infectious Diseases in Japan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In Japan, the Infectious Disease Control Law designates certain institutions across the country as medical institutions for infectious diseases, with the role to respond to and prepare for epidemic or pandemic infections. Since the early stages of the COVID-19 pandemic, these designated medical institutions have provided clinical care to patients with COVID-19. While these institutions primarily handle clinical care, they are also well poised to conduct rigorous clinical research that is needed to address future health emergencies. The COVID-19 pandemic highlighted the importance of clinical research as a medical countermeasure through its role in the development of effective novel vaccines and therapeutics. Under the Japanese system, designated medical institutions that cared for patients with COVID-19 had the privilege to access the earliest cases and were uniquely positioned to contribute to scientific evidence. Based on this understanding, we conducted a nationwide survey and analyzed data from 100 designated medical institutions to better understand their experiences and involvement in clinical research during the COVID-19 pandemic and their readiness and willingness to conduct clinical research in a future health emergency. While quite a few institutions showed willingness to participate in infectious disease research in the event of a future health emergency, it was evident that many would require additional expertise and financial support to facilitate such research. Our analysis suggests that further capacity development, empowerment for clinical research, and a strong collaborative network across stakeholders are required to improve pandemic response and preparedness in Japan.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,054 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle