The Research Visit of the Future: an academic-industry model for telehealth, electronic clinical outcomes assessments, and Decentralized Clinical Trials (DCTs)
Notice bibliographique
Résumé
The COVID pandemic initially led to the unprecedented suspension of large numbers of clinical research studies and trials that required in-person study visits, highlighting the need to reevaluate how human participant research projects are conducted. During this time the University of Pittsburgh Clinical and Translational Science Institute (Pitt CTSI) embarked on a multi-year initiative to envision the Research Visit of the Future, which ultimately led to an academia-industry partnership that enables the scalable self-service model using a virtual clinical research platform for clinical studies at a major academic research institution. This model enables the flexible deployment of eConsent, Telehealth (audio/video) calls, synchronous and asynchronous data capture, integrated sensors and wearables, and patient engagement tools, all within a single participant-focused research platform. Academic investigators can configure their studies without custom coding across a wide range of study designs, including hybrid- and fully decentralized clinical trials. Here we present the journey to identifying the technology requirements to enrich data collection, structure of our partnership model, and considerations for crossing the digital divide to enable broader access to clinical research among diverse and under-represented communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,180 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,013 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».