Le pharmacien hospitalier dans la recherche clinique (comparaison France - Québec)
Bibliographic record
Abstract
A l'occasion d'un semestre d'internat de pharmacie à l'Hôpital Sainte Justine de Montréal au Québec, un projet de restructuration du secteur de la recherche clinique à la pharmacie a vu le jour. Cette expérience originale a permis de se pencher sur la question des différences franco-québécoises dans la gestion des essais cliniques par les pharmaciens hospitaliers. En effet, les protocoles de recherche dépendent tous des mêmes lois internationales sur l'éthique et des recommandations édictées par les Bonnes Pratiques Cliniques, mais au demeurant, chaque pays va garder une façon propre de fonctionner liée à ses lois et à ses habitudes de pratique. La comparaison se base au départ sur la situation de la pharmacie de l'Hôpital Sainte Justine d'une part, et celle du Centre René Gauducheau à Nantes d'autre part. Après une présentation de l'aspect réglementaire de la recherche clinique ainsi que des différents acteurs impliqués, les rôles du pharmacien hospitalier au Québec et en France sont détaillés et illustrés par des exemples issus des deux hôpitaux. A la suite, une réflexion est faite sur cette comparaison afin de mettre en avant les bénéfices que pourraient en retirer la profession.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.021 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".