2016年8月8日,北卡罗来纳州达勒姆--这是任何临床试验中最重要的事情之一,但几乎没有人做得好。试验预测需要不断追求快速发展的目标,但大多数工作都被缓慢而无效的人工流程所束缚,而且随着研究的日益复杂,这项工作只会变得更加艰难。
随着自动试验规划和研究者付款工具的出现,这种情况正在发生变化,Premier Research 和 Bioclinica 的网络研讨会对此进行了描述,现在可点播。临床试验预测:管理挑战和避免罚款》探讨了预测和重新预测预算、现金流、患者注册、研究修订、拨款支付及其他要素的新方法。
一个很能说明问题的例子是,60% 的网络研讨会与会者表示,在他们的研究中,6% 到 10% 的预测与实际的差异是可以接受的。对于吉姆-萨切塔和杰伊-特雷帕尼尔(Jim Sacchetta and Jay Trepanier)来说,这些结果对于大多数试验中使用的基于电子表格的流程来说太典型了。考虑到药物开发的巨大成本,他们将目标设定为差异不超过 3%--他们的用户友好型工具如今正在实现这一目标。
这些工具还能快速模拟不断变化的情况,例如增加新的地理区域--随着试验越来越全球化,这种情况也越来越常见。观看网络研讨会,了解整个故事。
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