Hospital Preparedness for Conducting Clinical Research During a Pandemic: A Nationwide Survey Among Designated Medical Institutions for Infectious Diseases in Japan
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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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».