BOOKS - Sharing Clinical Trial Data:: Maximizing Benefits, Minimizing Risk
Sharing Clinical Trial Data:: Maximizing Benefits, Minimizing Risk - Committee on Strategies for Responsible Sharing of Clinical Trial Data April 20, 2015 PDF  BOOKS
ECO~17 kg CO²

2 TON

Views
89979

Telegram
 
Sharing Clinical Trial Data:: Maximizing Benefits, Minimizing Risk
Author: Committee on Strategies for Responsible Sharing of Clinical Trial Data
Year: April 20, 2015
Format: PDF
File size: PDF 6.9 MB
Language: English



Pay with Telegram STARS
The book "Sharing Clinical Trial Data Maximizing Benefits Minimizing Risk" explores the importance of sharing clinical trial data in the medical field, highlighting the benefits and risks associated with this practice. The author argues that by sharing data, researchers can accelerate the development of new treatments and improve patient outcomes while minimizing the risks of data misuse and protecting patient privacy. The book provides a comprehensive overview of the current state of clinical trial data sharing, including the challenges and opportunities facing the industry today. The book begins by discussing the historical context of clinical trial data sharing, tracing its evolution from a secretive and competitive field to a more collaborative and open one. The author explains how advances in technology have facilitated data sharing, enabling researchers to access and analyze vast amounts of data quickly and efficiently. This has led to significant breakthroughs in our understanding of diseases and treatment options, but also raises concerns about data security and privacy. The author then delves into the benefits of data sharing, including improved study reproducibility, increased statistical power, and faster discovery of new treatments. However, they also acknowledge the risks associated with data sharing, such as intellectual property theft, data misuse, and potential harm to patients.
Книга «Обмен данными клинических испытаний, максимизирующий преимущества, минимизирующий риск» исследует важность обмена данными клинических испытаний в области медицины, подчеркивая преимущества и риски, связанные с этой практикой. Автор утверждает, что, обмениваясь данными, исследователи могут ускорить разработку новых методов лечения и улучшить результаты лечения пациентов, одновременно сводя к минимуму риски неправильного использования данных и защищая конфиденциальность пациентов. В книге представлен всесторонний обзор текущего состояния обмена данными клинических испытаний, включая проблемы и возможности, с которыми сталкивается отрасль сегодня. Книга начинается с обсуждения исторического контекста обмена данными клинических испытаний, прослеживая его эволюцию от скрытной и конкурентной области к более совместной и открытой. Автор объясняет, как достижения в области технологий способствовали обмену данными, позволяя исследователям быстро и эффективно получать доступ и анализировать огромные объемы данных. Это привело к значительным прорывам в нашем понимании болезней и вариантов лечения, но также вызывает обеспокоенность по поводу безопасности данных и конфиденциальности. Затем автор углубляется в преимущества обмена данными, включая улучшение воспроизводимости исследований, увеличение статистической мощности и более быстрое открытие новых методов лечения. Тем не менее, они также признают риски, связанные с обменом данными, такие как кража интеллектуальной собственности, неправильное использование данных и потенциальный вред для пациентов.
livre « Partager les données des essais cliniques, maximiser les avantages, minimiser les risques » explore l'importance de partager les données des essais cliniques dans le domaine médical, en soulignant les avantages et les risques associés à cette pratique. L'auteur affirme qu'en partageant les données, les chercheurs peuvent accélérer le développement de nouveaux traitements et améliorer les résultats des patients, tout en minimisant les risques de mauvaise utilisation des données et en protégeant la vie privée des patients. livre présente un aperçu complet de l'état actuel de l'échange de données d'essais cliniques, y compris les défis et les opportunités auxquels l'industrie est confrontée aujourd'hui. livre commence par une discussion sur le contexte historique de l'échange de données d'essais cliniques, en retraçant son évolution d'un domaine secret et compétitif vers un domaine plus collaboratif et plus ouvert. L'auteur explique comment les progrès technologiques ont facilité l'échange de données, permettant aux chercheurs d'accéder et d'analyser rapidement et efficacement d'énormes quantités de données. Cela a entraîné d'importantes percées dans notre compréhension des maladies et des options de traitement, mais soulève également des préoccupations concernant la sécurité des données et la confidentialité. L'auteur explore ensuite les avantages de l'échange de données, y compris l'amélioration de la reproductibilité des études, l'augmentation de la puissance statistique et la découverte plus rapide de nouveaux traitements. Cependant, ils reconnaissent également les risques liés au partage de données, tels que le vol de propriété intellectuelle, la mauvaise utilisation des données et les dommages potentiels pour les patients.
libro «Intercambio de datos de ensayos clínicos, maximizando los beneficios, minimizando el riesgo» investiga la importancia del intercambio de datos de ensayos clínicos en el campo de la medicina, destacando los beneficios y riesgos asociados a esta práctica. autor sostiene que al compartir datos, los investigadores pueden acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos y mejorar los resultados del tratamiento de los pacientes, al tiempo que minimizan los riesgos de un mal uso de los datos y protegen la privacidad de los pacientes. libro ofrece una visión general completa del estado actual del intercambio de datos de ensayos clínicos, incluyendo los desafíos y oportunidades que enfrenta la industria hoy en día. libro comienza discutiendo el contexto histórico de intercambio de datos de ensayos clínicos, trazando su evolución desde un ámbito oculto y competitivo hasta uno más colaborativo y abierto. autor explica cómo los avances tecnológicos han facilitado el intercambio de datos, permitiendo a los investigadores acceder y analizar enormes cantidades de datos de forma rápida y eficaz. Esto ha dado lugar a avances significativos en nuestra comprensión de las enfermedades y las opciones de tratamiento, pero también plantea preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la privacidad. autor profundiza entonces en los beneficios del intercambio de datos, incluyendo la mejora de la reproducibilidad de la investigación, el aumento de la capacidad estadística y el descubrimiento más rápido de nuevos tratamientos. n embargo, también reconocen los riesgos asociados al intercambio de datos, como el robo de propiedad intelectual, el mal uso de los datos y el daño potencial a los pacientes.
Il libro «Scambio di dati sui test clinici, massimizzando i vantaggi, riducendo al minimo i rischi» esamina l'importanza dello scambio di dati clinici nel campo della medicina, sottolineando i vantaggi e i rischi associati a questa pratica. L'autore sostiene che, condividendo i dati, i ricercatori possono accelerare lo sviluppo di nuove terapie e migliorare i risultati del trattamento dei pazienti, riducendo al contempo i rischi di un uso improprio dei dati e proteggendo la riservatezza dei pazienti. Il libro fornisce una panoramica completa dello stato attuale dello scambio di dati clinici, inclusi i problemi e le opportunità che il settore deve affrontare. Il libro inizia discutendo il contesto storico della condivisione dei dati dei test clinici, tracciando la sua evoluzione da un'area riservata e competitiva a una più collaborativa e aperta. L'autore spiega come i progressi tecnologici abbiano facilitato la condivisione dei dati, consentendo ai ricercatori di accedere e analizzare enormi quantità di dati in modo rapido ed efficiente. Ciò ha portato a importanti progressi nella nostra comprensione delle malattie e delle opzioni di trattamento, ma anche a preoccupazioni per la sicurezza dei dati e la privacy. L'autore approfondisce i vantaggi dello scambio di dati, tra cui migliorare la riproduzione della ricerca, aumentare la potenza statistica e scoprire nuovi trattamenti in modo più rapido. Tuttavia, riconoscono anche i rischi legati allo scambio di dati, come il furto di proprietà intellettuale, l'uso improprio dei dati e il potenziale danno per i pazienti.
Das Buch „Clinical Trial Data Sharing, Maximing Benefits, Miniming Risk“ untersucht die Bedeutung des Austauschs von Daten aus klinischen Studien im medizinischen Bereich und hebt die mit dieser Praxis verbundenen Vorteile und Risiken hervor. Der Autor argumentiert, dass Forscher durch den Austausch von Daten die Entwicklung neuer Therapien beschleunigen und die Behandlungsergebnisse für Patienten verbessern können, während sie die Risiken des Datenmissbrauchs minimieren und die Privatsphäre der Patienten schützen. Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand des Datenaustauschs von klinischen Studien, einschließlich der Herausforderungen und Chancen, mit denen die Branche heute konfrontiert ist. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über den historischen Kontext des Austauschs von Daten aus klinischen Studien und verfolgt seine Entwicklung von einem geheimnisvollen und wettbewerbsorientierten Bereich zu einem kollaborativeren und offeneren Bereich. Der Autor erklärt, wie Fortschritte in der Technologie den Datenaustausch erleichtert haben, so dass Forscher schnell und effizient auf riesige Datenmengen zugreifen und diese analysieren können. Dies hat zu bedeutenden Durchbrüchen in unserem Verständnis von Krankheiten und Behandlungsmöglichkeiten geführt, wirft aber auch Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und der Privatsphäre auf. Der Autor geht dann auf die Vorteile des Datenaustauschs ein, einschließlich der Verbesserung der Reproduzierbarkeit von Studien, der Erhöhung der statistischen Macht und der schnelleren Entdeckung neuer Therapien. e erkennen jedoch auch die mit dem Datenaustausch verbundenen Risiken wie Diebstahl geistigen Eigentums, Missbrauch von Daten und potenziellen Schaden für Patienten an.
''
"Klinik Araştırma Verilerinin Paylaşılması Faydaların Maksimize Edilmesi Riskin En Aza İndirilmesi" kitabı, tıbbi alandaki klinik araştırma verilerinin paylaşılmasının önemini araştırmakta ve bu uygulama ile ilişkili fayda ve riskleri vurgulamaktadır. Yazar, verileri paylaşarak araştırmacıların yeni tedavilerin gelişimini hızlandırabileceğini ve hasta sonuçlarını iyileştirirken, veri kötüye kullanımı risklerini en aza indirebileceğini ve hasta gizliliğini koruyabileceğini savunuyor. Kitap, bugün endüstrinin karşılaştığı zorluklar ve fırsatlar da dahil olmak üzere mevcut klinik araştırma veri paylaşımının durumuna kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Kitap, klinik araştırma veri paylaşımının tarihsel bağlamını tartışarak, gizli ve rekabetçi bir alandan daha işbirlikçi ve açık bir alana evrimini izleyerek başlıyor. Yazar, teknolojideki ilerlemelerin veri paylaşımını nasıl kolaylaştırdığını ve araştırmacıların büyük miktarda veriye hızlı ve verimli bir şekilde erişmelerini ve analiz etmelerini sağladığını açıklıyor. Bu, hastalıklar ve tedavi seçenekleri konusundaki anlayışımızda önemli atılımlara yol açmıştır, ancak aynı zamanda veri güvenliği ve gizliliği ile ilgili endişeleri de artırmaktadır. Yazar daha sonra, daha iyi araştırma tekrarlanabilirliği, artan istatistiksel güç ve yeni tedavilerin daha hızlı keşfedilmesi dahil olmak üzere veri paylaşımının faydalarını araştırıyor. Bununla birlikte, fikri mülkiyet hırsızlığı, verilerin kötüye kullanılması ve hastalara olası zararlar gibi veri paylaşımı ile ilgili riskleri de kabul ederler.
「共享臨床試驗數據,最大限度地減少風險」一書探討了共享醫學領域臨床試驗數據的重要性,強調了這種做法帶來的好處和風險。作者認為,通過共享數據,研究人員可以加快新療法的開發並改善患者的治療結果,同時最大程度地減少濫用數據的風險並保護患者的隱私。該書全面概述了臨床試驗數據共享的當前狀態,包括該行業今天面臨的挑戰和機遇。本書首先討論了共享臨床試驗數據的歷史背景,追溯了其從秘密和競爭領域到更加協作和開放的演變。作者解釋了技術進步如何促進數據共享,使研究人員能夠快速有效地訪問和分析大量數據。這使我們對疾病和治療選擇的理解取得了重大突破,但也引起了人們對數據安全和隱私的擔憂。然後,作者深入研究了數據共享的好處,包括提高研究的可重復性,提高統計能力以及更快地發現新療法。但是,他們還認識到與數據共享相關的風險,例如知識產權盜竊,數據濫用以及對患者的潛在危害。

You may also be interested in:

The Data Preparation Journey: Finding Your Way with R (Chapman and Hall CRC Data Science Series)
Data Governance The Definitive Guide People, Processes, and Tools to Operationalize Data Trustworthiness
Learning Data Science Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python (Final)
Data Universe: Organizational Insights with Python: Embracing Data Driven Decision Making
Big Data, Small Devices Investigating the Natural World Using Real-Time Data
Effective Data Science Infrastructure How to make data scientists productive (MEAP Version 7)
Data Mesh Principles, Patterns, Architecture, and Strategies for Data-Driven Decision Making
Data Universe Organizational Insights with Python Embracing Data Driven Decision Making
The Self-Service Data Roadmap Democratize Data and Reduce Time to insight (Early Release)
Data Mesh Principles, Patterns, Architecture, and Strategies for Data-Driven Decision Making
Practical Data Science with SAP Machine Learning Techniques for Enterprise Data, First Edition
Training Data for Machine Learning Human Supervision from Annotation to Data Science (Final)
Big Data and Hadoop Fundamentals, tools, and techniques for data-driven success - 2nd Edition
Hands-On Salesforce Data Cloud: Implementing and Managing a Real-Time Customer Data Platform
Hands-On Salesforce Data Cloud Implementing and Managing a Real-Time Customer Data Platform
Python for Data Analysis: Unlocking Insights and Driving Innovation with Powerful Data Techniques. 2 in 1 Guide
Data Analytics for Pandemics A COVID-19 Case Study (Intelligent Signal Processing and Data Analysis)
Handbook of Research on Big Data and the IoT (Advances in Data Mining and Database Management (ADMDM))
Programming Skills for Data Science Start Writing Code to Wrangle, Analyze, and Visualize Data with R
Apache Iceberg: The Definitive Guide: Data Lakehouse Functionality, Performance, and Scalability on the Data Lake
Python for Data Analysis The Ultimate Beginner|s Guide to Data Analytics, Deep Learning
Data Warehouse and Data Mining: Concepts, techniques and real life applications (English Edition)
Data Sketches A journey of imagination, exploration, and beautiful data visualizations (AK Peters Visualization Series)
Computer Science in Sport: Modeling, Simulation, Data Analysis and Visualization of Sports-Related Data
Hands-On Salesforce Data Cloud Implementing and Managing a Real-Time Customer Data Platform
Web Data APIs for Knowledge Graphs Easing Access to Semantic Data for Application Developers
Data-Centric Security in Software Defined Networks (SDN) (Studies in Big Data, 149)
Core Data for iOS Developing Data-Driven Applications for the iPad, iPhone, and iPod touch
Tuning the Snowflake Data Cloud Optimizing Your Data Platform to Minimize Cost and Maximize Performance
Apache Iceberg The Definitive Guide Data Lakehouse Functionality, Performance, and Scalability on the Data Lake
Python for Data Analysis Unlocking Insights and Driving Innovation with Powerful Data Techniques. 2 in 1 Guide
Data Science in Chemistry: Artificial Intelligence, Big Data, Chemometrics and Quantum Computing with Jupyter
Practical Data Science with SAP Machine Learning Techniques for Enterprise Data, Early Release
Data Science From Scratch From Data Visualization To Manipulation. It Is The Easy Way! All You Need For Business Using The Basic Principles Of Python And Beyond
Big Data and Hadoop: Fundamentals, tools, and techniques for data-driven success - 2nd Edition
Apache Iceberg The Definitive Guide Data Lakehouse Functionality, Performance, and Scalability on the Data Lake
Computer Science in Sport Modeling, Simulation, Data Analysis and Visualization of Sports-Related Data
Apache Iceberg The Definitive Guide Data Lakehouse Functionality, Performance, and Scalability on the Data Lake
Hands on Azure Data Studio Microsoft|s Open Platform for Data Engineering and Analytics
Python for Data Analysis Unlocking Insights and Driving Innovation with Powerful Data Techniques. 2 in 1 Guide