Enhancing global clinical trial transparency for better health outcomes for all
Notice bibliographique
Résumé
Background In 2022, WHO’s World Health Assembly adopted resolution WHA75.8, emphasizing the critical role of clinical trials in generating high-quality evidence and promoting equitable access to health interventions globally. In response, rapid landscape reviews were conducted to assess global clinical trial regulations, capacities, and funding distribution. Methods The analysis synthesized regulatory frameworks from 94 countries, institutional capacity data from the WHO International Clinical Trial Registry Platform (ICTRP), and funding data from World RePORT for trials registered between 2018-2022. Gaps in data availability and quality were assessed. Results Most countries reference international ethical guidelines, with universal requirements for ethics approval and informed consent. However, only 66% mandate public trial registration, and 40% require results reporting, with stark disparities between high- and low-income countries. High-income countries host over half of global trials; low-income countries contribute less than 1% despite high disease burden. Clinical trials sponsored by non-commercial entities are particularly scarce in low- and middle-income countries. Funding remains concentrated in the Americas and European regions, primarily driven by major funders such as the National Institutes of Health in the United States of America and European Commission. Significant data accessibility challenges persist due to incomplete registry records, inconsistent standards, lack of harmonized identifiers, and limited bulk data access. Recommendations Urgent actions include reinforcing international standards for trial registries, harmonizing data fields, improving registry interoperability, leveraging unique identifiers, enhancing multilingual accessibility, auditing data quality, pooling analytical resources, promoting open data policies, and investing in registry infrastructure and trained personnel. Conclusion Addressing data gaps and inequities in clinical trial ecosystems requires concerted action by global stakeholders. Improved data transparency and interoperability are essential to guide equitable research investments, foster coordination, and strengthen clinical trial capacity worldwide.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,658 | 0,729 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,027 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».