中枢神经系统试验中的创新技术:招聘,留住和代表性的承诺和陷

科学领域:

• 临床试验方法论 临床试验方法论
• 神经科学研究 神经科学研究
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 在中枢神经系统 (CNS) 试验中招募和留住患者是一项挑战.
• 技术进步正在改变临床试验的运作.
• 随着COVID-19的流行,临床研究中加速采用新技术.

研究的目的:

• 调查技术创新,以改善中枢神经系统试验中患者的招募和保留.
• 评估这些技术的优缺点.
• 发现当前研究中关于技术对中枢神经系统试验的影响的差距.

主要方法:

• 来自国际中枢神经系统临床试验和方法学会 (ISCTM) 的工作组进行了一项调查.
• 该调查重点关注技术创新,旨在提高CNS研究中的招聘和保留率.
• 该评估包括在线广告,电子患者登记册和使用AI/ML的电子医疗记录 (EMR) 挖掘.

主要成果:

• 在线招聘工具显示出希望,但在代表性,数据隐私和患者识别方面面临挑战.
• 使用AI/ML进行电子医疗记录 (EMR) 挖掘是有希望的,但尚未在试验中得到广泛实施.
• 数字工具可以支持参与者保留和坚持,但增加了复杂性,它们对概括性的影响尚不清楚.

结论:

• 缺乏系统数据来评估技术创新对中枢神经系统试验招聘和保留的影响.
• 需要更多的研究来验证这些技术的有效性和通用性.
• 数据对于优化技术在CNS试验中的使用和鼓励更广泛采用至关重要.