Stakeholder perception of quality management of investigator-initiated clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigator-initiated clinical trials have flourished in China. However, research on stakeholders’ perceptions and management capacity of investigator-initiated clinical trials, which are crucial for optimizing resource utilization, timely identifying barriers affecting high-quality Investigator-initiated clinical trials output, and providing evidence for establishing, improving, and evaluating the quality management system for Investigator-initiated clinical trials, is rare. Our objective is to assess the perception of the standardized quality management of Investigator-initiated clinical trials among stakeholders at different levels of healthcare institutions. METHODS: We conducted a cross-sectional study using an electronic survey designed using REDCap conducted between June and September 2024 in Healthcare institutions of various levels in Beijing, China. Hospital level, education level, years in research, familiarity, distinction ability, medical personnel, research administrators, methodologists, and other personnel were investigated as potential influencing factors. The primary outcomes were the total number of correct answers and weighted correct rates for each domain and all six domains. RESULTS: A total of 717 individuals participated in the study. The distribution of total correct answers and weighted correct rates across all domains was 20.0 (15.0–23.0) and 0.8 (0.6–0.9), respectively. Participants from higher-level hospitals, those with higher education levels, greater familiarity, and higher distinction ability, and administrators performed significantly better in terms of the total number of correct answers and weighted correct rates across all domains. CONCLUSIONS: The stakeholders performed well overall. However, much room for improvement still exists. Hospital level, education level, familiarity, distinction ability, and the role of research administrators can influence the overall performance of stakeholders. Establishing, improving, and evaluating a quality management system for Investigator-initiated clinical trials in China is crucial. TRIAL REGISTRATION: Not applicable.
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 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 | 0,247 | 0,855 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».