Better engagement, better evidence: working in partnership with patients, the public, and communities in clinical trials with involvement and good participatory practice
Notice bibliographique
Résumé
In May 2022, member states of WHO adopted the World Health Assembly WHA75.8 resolution on strengthening clinical trials to provide high-quality evidence on health interventions and to improve research quality and coordination. The resolution recognises the central role of community stakeholders in the clinical trial ecosystem. This paper aims to take stock of the state of the field and define key actions from stakeholders across the clinical trial ecosystem for systematic engagement of patient, public, and community stakeholders in clinical trials. Upfront, sustained, inclusive, and meaningful engagement with patients, public, and community stakeholders intended to benefit from trial outcomes is crucial for several reasons. First, better engagement ensures that trials are well designed and well implemented by considering the unique perspectives and experiences of those they aim to benefit. Second, better engagement enhances the scientific, ethical, and pragmatic value of trials by improving the acceptability, feasibility, and relevance of trial design, implementation, and outcome dissemination. Lastly, improving engagement fosters trust in science and scientists, strengthens research literacy, and contributes to greater trust in research processes. This trust is particularly important in public health emergencies where the urgency for identifying effective interventions, including new vaccines and medicines, often results in limited engagement. In practice, engagement involves activities throughout the trial lifecycle, including research agenda setting, protocol development, trial conduct, and outcome dissemination. Key stakeholders, such as researchers, funders, research ethics committees, and regulators play crucial roles in enabling and implementing engagement via participatory practices. Despite some key markers of progress, challenges remain, including systemic gaps, limited engagement beyond tokenistic involvement, and structural inequities. Addressing these challenges requires action across the clinical trial ecosystem, including strengthening policies, enhancing funding mechanisms, improving regulatory oversight, advocacy, and education of all stakeholders about engagement, and promoting a strong culture of engagement. Advancing the agenda for engagement can promote trust, ethical research conduct, and improve outcomes and wider uptake of findings.
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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 | 0,599 | 0,569 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,064 |
| Communication savante | 0,058 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,108 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,054 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».