CLINICAL ARTICLE TRIALS Clinical Trials 2004; 1: 277-281 Study conduct, monitoring and data management in a trinational trial: the OPTIMA model
Notice bibliographique
Résumé
between three governmental agencies in the USA, UK and Canada is a large-scale, multicenter, randomized controlled trial designed to compare the relative efficacy of different therapeutic strategies in HIV disease. The collaboration of three coordinating centers introduced unique data management issues including: a) use of different data systems for managing "country " trial data; b) two-way data transfer between the coordinating centers and the center where OPTIMA data is merged and analysis files are generated; and c) translation of certain data forms (mainly patient completed questionnaires) into French and Spanish. The involvement of three data centers provided a challenge in planning, designing and executing data management procedures in OPTIMA. Processes were implemented to ensure the trial's successful execution at the trinational level, without disregarding country-specific requirements and regulations. The OPTIMA model required a significant time and resource investment on behalf of all agencies involved, but allowed for autonomy and a sense of joint ownership of data in different countries. Clinical Trials
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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 | 0,338 | 0,300 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».