Designing for Dyads: A Multidisciplinary Panel on Inclusion of Pregnant and Lactating Persons and Their Infants in Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
There is international momentum to improve the representation of pregnant and lactating persons and neonates in clinical trials to generate equitable and robust data for these groups. Appropriate inclusion of these groups in clinical trials requires additional considerations owing to alterations in pharmacokinetics of medicines during pregnancy, evaluating newborn outcomes and exposures through lactation, ethical issues relating to the timing of and approach to informed consent, and a lack of regulatory incentives or frameworks to guide trial design. These factors, combined with low overall knowledge of clinical trials, make it challenging to engage health care providers and patients in discussions about clinical trials during pregnancy. A multidisciplinary approach is needed to develop guidance for researchers, clinicians, industry, and regulatory agencies to promote safe participation. We herein provide a summary of the discussion from a multidisciplinary panel entitled "Designing for Dyads" that was held at the 2024 Increasing capacity for Maternal and Paediatric Clinical Trials summit in Vancouver, BC, Canada and the action items suggested by the panel.
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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 | 0,442 | 0,379 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,047 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».