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Utilisation du numérique dans les essais cliniques

Utilisation du numérique dans les essais cliniques PDF Author: Sarah Kerbouche
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Languages : fr
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Book Description
L'ère du numérique dans laquelle nous vivons actuellement est génératrice de nombreux changements au sein de divers domaines. Ces changements sont nécessaires dans le but de s'adapter au numérique mais ils permettent aussi d'améliorer certains processus et sont parfois source d'innovation. L'industrie pharmaceutique ne déroge pas à la règle et profite, elle aussi de ce tremplin afin d'accélérer le développement des médicaments et leur mise sur le marché. L'une des phases cruciales du développement est la phase clinique. Durant celle-ci les acteurs de la recherche clinique doivent faire face à de nombreux challenges afin d'assurer la sécurité du participant mais aussi, faire en sorte que l'essai respecte les critères de tout projet : qualité, coût et temps. Parmi ces challenges, on retrouve celui du recrutement. Parfois difficile, il peut entraîner un retard considérable et donc des coûts supplémentaires non négligeables. Un mauvais recrutement peut aussi affecter la qualité des données collectées. L'une des solutions offertes par l'utilisation du numérique pour le faciliter, est d'utiliser les réseaux sociaux. Mondialement et fréquemment utilisés, peu réglementés et souvent source de polémiques, leur emploi dans le cadre du recrutement pour un essai clinique soulève de nombreuses questions. Celles-ci sont principalement d'ordres opérationnel, réglementaire et éthique. A travers différentes études ayant optées pour un recrutement via un réseau social (Facebook), ces questions sont abordées, détaillées et analysées dans le cadre de cette thèse. Le domaine de la recherche clinique s'adapte progressivement à l'ère du numérique et ses acteurs se doivent de collaborer entre eux et de placer le patient au centre des réflexions afin de profiter au mieux des opportunités offertes par celui-ci pour s'améliorer.

Utilisation du numérique dans les essais cliniques

Utilisation du numérique dans les essais cliniques PDF Author: Sarah Kerbouche
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L'ère du numérique dans laquelle nous vivons actuellement est génératrice de nombreux changements au sein de divers domaines. Ces changements sont nécessaires dans le but de s'adapter au numérique mais ils permettent aussi d'améliorer certains processus et sont parfois source d'innovation. L'industrie pharmaceutique ne déroge pas à la règle et profite, elle aussi de ce tremplin afin d'accélérer le développement des médicaments et leur mise sur le marché. L'une des phases cruciales du développement est la phase clinique. Durant celle-ci les acteurs de la recherche clinique doivent faire face à de nombreux challenges afin d'assurer la sécurité du participant mais aussi, faire en sorte que l'essai respecte les critères de tout projet : qualité, coût et temps. Parmi ces challenges, on retrouve celui du recrutement. Parfois difficile, il peut entraîner un retard considérable et donc des coûts supplémentaires non négligeables. Un mauvais recrutement peut aussi affecter la qualité des données collectées. L'une des solutions offertes par l'utilisation du numérique pour le faciliter, est d'utiliser les réseaux sociaux. Mondialement et fréquemment utilisés, peu réglementés et souvent source de polémiques, leur emploi dans le cadre du recrutement pour un essai clinique soulève de nombreuses questions. Celles-ci sont principalement d'ordres opérationnel, réglementaire et éthique. A travers différentes études ayant optées pour un recrutement via un réseau social (Facebook), ces questions sont abordées, détaillées et analysées dans le cadre de cette thèse. Le domaine de la recherche clinique s'adapte progressivement à l'ère du numérique et ses acteurs se doivent de collaborer entre eux et de placer le patient au centre des réflexions afin de profiter au mieux des opportunités offertes par celui-ci pour s'améliorer.

L'utilisation actuelle des technologies numériques et de l'intelligence artificielle pour les essais cliniques

L'utilisation actuelle des technologies numériques et de l'intelligence artificielle pour les essais cliniques PDF Author: Eloïse Da Costa
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Défis du recrutement des patients dans les essais cliniques

Défis du recrutement des patients dans les essais cliniques PDF Author: Noémie Legendre
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Languages : fr
Pages : 91

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Perspectives d'évolution des essais cliniques en 2021

Perspectives d'évolution des essais cliniques en 2021 PDF Author: Louise Bossis
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Actuellement au sein de l'industrie pharmaceutique, le recrutement des patients pour les essais cliniques est devenu un véritable challenge. De nombreux essais cliniques n'atteignent pas leurs objectifs de recrutement, ce qui conduit à des retards, l'impossibilité de fournir des résultats par manque de puissance statistique, ou encore à un arrêt de l'essai avant la date de fin prévue initialement. Les promoteurs d'essais cliniques réfléchissent à comment faire évoluer les essais cliniques en travaillant notamment sur la conception des protocoles, le choix des centres investigateurs et l'identification en amont des patients pour faire face à ce défi. L'ère du numérique dans laquelle nous vivons actuellement est génératrice de changements. Ces changements permettent d'améliorer certains processus. De nouvelles solutions ont été imaginées et continuent de se développer avec l'utilisation de technologies digitales ainsi que l'utilisation croissante de bases de données électroniques de santé. Afin de diminuer le temps et les coûts de développement, les industries pharmaceutiques s'adaptent pour accélérer le développement des médicaments et leur mise sur le marché.

Les enjeux d'une numérisation de la recherche biomédicale dans le domaine des dispositifs médicaux de diagnostic in vitro (DMDIV)

Les enjeux d'une numérisation de la recherche biomédicale dans le domaine des dispositifs médicaux de diagnostic in vitro (DMDIV) PDF Author: Romane Arlaud
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La recherche biomédicale, ou recherche clinique, est définie par le Code de la santé publique comme une recherche « organisée et pratiquée sur l'être humain en vue du développement des connaissances biologiques ou médicales ». La recherche clinique peut s'opérer sur des dispositifs médicaux de diagnostic in vitro et son taux d'échec est globalement élevé. Ces échecs sont en partie liés à un nombre, une durée et une complexité accrue des études cliniques comportant des enjeux majeurs tels que la difficulté pour recruter des patients en raison de la quantité et de la complexité des protocoles, ou encore la lourdeur administrative liée à la collecte et au traitement des données cliniques. Des outils numériques peuvent répondre aux difficultés rencontrées et ainsi permettre une diminution de la durée, des coûts et une augmentation de la qualité des essais cliniques. L'utilisation du numérique se traduit ainsi par la mise en place du dossier de santé électronique, l'utilisation de technologies mobiles telles que les smartphones, les applications et les biocapteurs, de l'intelligence artificielle, d'internet et de logiciels. En effet, ces outils vont notamment faciliter la conception du planning et du design de l'étude, le recrutement des patients, la gestion et l'analyse des données, la gestion de la documentation de l'étude et le management global de l'étude. Le numérique en recherche clinique est une chance pour le système de santé à condition que l'ensemble de ses acteurs (patients, professionnels de santé, industriels et agences règlementaires) se mobilisent et créent l'écosystème favorable à sa bonne utilisation. Ce nouvel écosystème va affecter les modes de pensées et, de façon opérationnelle, les architectures des systèmes d'information, les organisations et la gouvernance. Cela implique un effort de pédagogie, de sensibilisation et d'acculturation, la maîtrise de la technologie et l'appropriation d'outils adaptés. Dans les organisations, le déploiement de techniques de management du changement devient ainsi indispensable afin d'obtenir une adhésion des acteurs touchés par la numérisation, une évolution des pratiques puis la transformation du système.

Implémentation d'un nouveau système de gestion des essais cliniques au sein des Laboratoires Servier

Implémentation d'un nouveau système de gestion des essais cliniques au sein des Laboratoires Servier PDF Author: Kübra Kula
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La gestion des essais cliniques est en permanente évolution, notamment avec la création de dispositifs et méthodes de travail. L'ancien système de gestion des essais cliniques étant devenu difficile à utiliser, Servier a développé le programme SCORE, un système utilisant une plateforme unique numérique de gestion des études cliniques, permettant une centralisation des « données patient ». Celui-ci intervient durant tout le processus d'une étude clinique et est basé sur l'utilisation de plusieurs modules interconnectés, d'une plateforme de gestion, et de l'electronic Case Report Form. L'implémentation d'une étude clinique de phase II en Oncologie en 2023 dans SCORE est dans son ensemble satisfaisante et un travail est réalisé pour que l'adoption de ces outils s'améliore pour les sites investigateurs et les équipes Servier. Le principe de « L'engagement Patient » fait référence à l'implication active des patients dans toutes les étapes d'un essai clinique reconnaissant le rôle essentiel des patients en tant que partenaires dans la recherche médicale. Avec SCORE, des documents qualité (Plans Project Patient et Plans Study Patient) ont été mis en place pour intégrer l'Engagement Patient dans les études. Par ailleurs, pour évaluer la mise en place de SCORE, une comparaison a été effectuée entre les deux systèmes et une enquête a été menée auprès de 450 collaborateurs (taux de participation : 47 %). Cette première expérience était perçue de façon globalement satisfaisante par les utilisateurs de SCORE, et les managers déclaraient être très engagés dans l'accompagnement de ce projet. Des améliorations sont en cours pour répondre aux besoins actuels et futurs des équipes.

Vers un recrutement optimisé des patients dans les essais cliniques

Vers un recrutement optimisé des patients dans les essais cliniques PDF Author: Clotilde Chaix
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Le recrutement des patients dans les essais cliniques industriels

Le recrutement des patients dans les essais cliniques industriels PDF Author: Laure Manceron
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Dans l'industrie pharmaceutique actuelle, le recrutement des patients dans les essais cliniques pourrait représenter un défi plus grand que celui de découvrir le prochain médicament « blockbuster ». La grande majorité des essais cliniques n'atteignent pas leurs objectifs de recrutement, pouvant conduire à des retards, un arrêt prématuré de l'essai ou encore l'impossibilité de conclure sur des résultats par manque de puissance statistique. Aux conséquences scientifiques et financières s'ajoutent des considérations éthiques, le patient étant au cœur de la recherche. Les promoteurs d'essais cliniques réfléchissent alors à de multiples stratégies axées principalement sur la conception des protocoles, le choix des centres investigateurs et l'identification des patients. De nouvelles solutions ont émergé et continuent de se développer avec l'essor du numérique et l'utilisation croissante de bases de données électroniques de santé. L'efficacité de ces méthodes semble toutefois dépendante du type d'essai, et des analyses supplémentaires seraient nécessaires pour conclure sur leur utilité. L'expérience montre que de multiples facteurs influent sur la vitesse du recrutement, les principaux étant l'intérêt des médecins pour la molécule développée, l'environnement concurrentiel et la conception de l'essai. Dans les années à venir, les incertitudes liées au recrutement et à l'environnement changeant des essais cliniques vont demander aux industries pharmaceutiques des capacités d'adaptation et de mobilisation des ressources nécessaires pour qu'elles soient capables de gérer des imprévus.

Transformation digitale appliquée aux essais cliniques

Transformation digitale appliquée aux essais cliniques PDF Author: Romane Issa
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Pages : 118

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Processus de conception et de validation d'un outil d'intelligence artificielle pour la conciliation médicamenteuse dans les essais cliniques

Processus de conception et de validation d'un outil d'intelligence artificielle pour la conciliation médicamenteuse dans les essais cliniques PDF Author: Domitille Oddon
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Afin de sécuriser le parcours thérapeutique des patients en essais cliniques et d'assurer la qualité des données recueillies, le pharmacien hospitalier réalise une conciliation médicamenteuse (CM) pour chaque nouveau patient inclus dans un protocole d'essai clinique émettant des listes de médicaments interdits ou à surveiller (MIS), à risque d'interaction avec le médicament expérimental. La réalisation du bilan médicamenteux et l'analyse pharmaceutique avec recherche de MIS doivent être réalisées rapidement avant l'inclusion des patients et selon les informations émises par les promoteurs. D'autres problématiques concernant la reproductibilité inter-pharmaciens et la multitude des sources utilisées pour l'analyse pharmaceutique ont soulevé le besoin de créer un outil numérique capable d'agréger ces multiples sources et d'harmoniser les pratiques. A travers une collaboration entre les pharmaciens d'un Centre de Lutte Contre le Cancer et les pharmaciens d'une startup spécialisée dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) appliquée à la santé, les processus de conception et de validation d'un outil d'IA pour la CM dans les essais cliniques ont été mis en place. Le pharmacien responsable du processus de conception a rédigé des spécifications pour la construction d'algorithmes de données permettant aux pharmaciens de construire des groupes de médicaments intégrant les MIS de chaque essai clinique, automatiquement détectés lors de l'analyse pharmaceutique. Il a également été spécifié la création d'un module de recherche rapide pour les demandes d'avis pharmaceutiques, la constitution d'un tableau de bord avec différents indicateurs de suivi (ex. : nombre de conciliations, nombre de MIS) et d'autres fonctionnalités. Devant ce projet de généralisation de la CM aux essais cliniques, deux protocoles de recherche ont été élaborés pour valider la méthode de détection automatisée des MIS et pour évaluer les performances de l'outil en vie réelle auprès de plusieurs centres.