A system for developing and implementing empirically derived algorithms to
generate decision rules to predict subject noncompliance and fraud with
research protocols in clinical trials allows for the identification of
complex patterns of variables that detect or predict subject noncompliance
and fraud with research protocol in the clinical trial. The present
invention can also be used to monitor subject compliance with the research
protocol to determine preferred actions to be performed. Optionally, the
invention may provide a spectrum of noncompliance, from minor
noncompliance needing only corrective feedback, to significant
noncompliance requiring subject removal from the clinical trial. The
algorithms and decision rules can also be domain-specific, such as
detecting non-compliance or fraud among subjects in a cardiovascular drug
trial, or demographically specific, such as taking into account gender or
age which provides for algorithms and decision rules to be optimized for
the specific sample of subjects being studied.
Um sistema para desenvolver e executar algoritmos empìrica derivados para gerar réguas da decisão para predizer o noncompliance e o fraud sujeitos com protocolos da pesquisa em experimentações clínicas permite a identificação de testes padrões complexos das variáveis que detectam ou predizem o noncompliance e o fraud sujeitos com protocolo da pesquisa na experimentação clínica. A invenção atual pode também ser usada monitorar a conformidade sujeita com o protocolo da pesquisa para determinar preferiu as ações a ser executadas. Opcionalmente, a invenção pode fornecer um spectrum do noncompliance, do noncompliance menor que necessita somente o gabarito corretivo, ao noncompliance significativo que requer a remoção sujeita da experimentação clínica. Os algoritmos e as réguas da decisão podem também ser domínio-específicos, como detectar o non-compliance ou o fraud entre assuntos em uma experimentação cardiovascular da droga, ou demogràficamente o específico, tal como fazer exame no gender ou na idade do cliente que fornecem para os algoritmos e as réguas da decisão a optimized para a amostra específica dos assuntos que estão sendo estudados.
