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SPRACHE AUSWÄHLEN:

Klinische Forscher arbeiten zusammen
Klinische Forscher arbeiten zusammen

Zusammenfassung des Webinars zum Thema COA und Inklusion

Eine Präsentation von Pearson und Lionbridge

COA (Clinical Outcome Assessments) und eCOA (electronic Clinical Outcome Assessments) sind leistungsfähige Tools, sofern sie für alle an der klinischen Forschung Beteiligten funktionieren. Damit Bewertungen des Behandlungserfolgs durch Patienten genaue und robuste Ergebnisse liefern, muss bereits bei der Entwicklung der COA auf Reduzierung von Bias geachtet werden. Dies gilt insbesondere für aufgrund von Rasse, ethnischer Zugehörigkeit, Geschlecht, sozioökonomischem Status und anderen Faktoren marginalisierte Bevölkerungsgruppen. Studien, deren Ergebnisse nur für bestimmte Bevölkerungsgruppen gelten, sind nicht so genau und wertvoll wie Studien, deren Ergebnisse unter Berücksichtigung vielfältiger Geschlechter, Altersgruppen, Ethnien, Bildungsgrade usw. ermittelt wurden. Diese Webinar-Zusammenfassung erläutert, wie Pearson und Lionbridge mit strikten Teststandards und Life-Sciences-Übersetzungsservices sicherstellen, dass klinische Bewertungen für alle Beteiligten funktionieren.

Bias in COA reduzieren

Zu Beginn des Webinars stellte Pearson die vier zentralen COA-Typen vor:

  • Patient-Reported Outcomes (PRO)
  • Observer-Reported Outcomes (ORO)
  • Clinician-Reported Outcomes (CRO)
  • Leistungsbezogene Outcome Measures (OM)

Anschließend erläuterte die Moderatorin, wie COA in klinischen Studien, Schulen, Krankenhäusern und Justizvollzugsanstalten eingesetzt werden. Zudem wurden die verschiedenen Pearson-Initiativen zur Verringerung bzw. Beseitigung von Bias in COA vorgestellt. Im Einzelnen:

  • Geschlechtsneutralität
  • Vermeidung von Stereotypen
  • Regelmäßige Anpassung der Tests an die aktuelle Demografie
Klinische Forscher arbeiten in einem Labor mit Bechergläsern

Pearson stellte seinen strikten Testentwicklungsprozess vor, der Bias minimiert. Für die Testentwicklung wird ein globales Item-Set verwendet, damit die Tests übersetzbar und regionsübergreifend kulturell angemessen sind. Die Tests von Pearson werden in mehreren Sprachen veröffentlicht und sorgfältig geprüft, um Bias zu eliminieren und Inklusivität herzustellen.

 

COA-Übersetzungen von Lionbridge

Anschließend erläuterte die Lionbridge-Mitarbeiterin die Schritte der linguistischen Validierung und zeigte auf, wie die behördlich vorgeschriebenen Übersetzungen sicherstellen, dass die Materialien für klinische Studien genau und unter Berücksichtigung der jeweiligen Kultur übertragen werden. Die linguistische Validierung ist wichtig, weil sie für folgende Ergebnisse sorgt:

  • Konzeptionelle Äquivalenz
  • Einfache Interpretation
  • Sprach- und kulturübergreifende Vergleichbarkeit

Die Lionbridge-Mitarbeiterin erklärte, wie eine optimale linguistische Validierung Muttersprachler und Ärzte in den Übersetzungsprozess einbeziehen sollte. Aufgrund ihrer Sprach- und Branchenkenntnisse können sie am besten entscheiden, ob Content für die Zielgruppe angemessen und verständlich ist. Darüber hinaus sollte eine Teilnehmerkohorte ausreichender Diversität in das Cognistive Debriefing eingebunden werden, um zu prüfen, ob die Materialien für die Zielgruppe geeignet sind.

Aufblitzen von Lichtern und Glasfaserkabeln

Anschließend befasste sich die Lionbridge-Mitarbeitern mit den allgemeinen Schritten der linguistischen Validierung: 

  • Bewertung der Übersetzbarkeit
  • Ausarbeitung des Konzepts
  • Übersetzung durch zwei unabhängige Übersetzer
  • Blinde oder doppelblinde Rückübersetzung
  • Vergleichendes Korrektorat und Abstimmung
  • Internationale Harmonisierung
  • Prüfung durch Kliniker oder Cognitive Debriefing
  • Formatprüfung und Korrekturlesen

 

Fragen zu COA

Im letzten Abschnitt des Webinars konnten die Teilnehmer Fragen stellen. Folgende Themen kamen dabei auf:

  • Geeignete Normen für Alzheimer-Studien
  • Effektivität der Rückübersetzung
  • Zeitaufwand für die Entwicklung und Übersetzung neuer Instrumente
  • Verbesserung der Inklusivität von Übersetzungen durch KI

Beim Beantworten der Fragen betonten die Referenten wiederholt die Bedeutung moderner, kultursensitiver Tools zum Messen von PRO und Teilnehmerfeedback. Sie wiesen außerdem darauf hin, dass die Branchennormen ständig hinterfragt und überprüft werden müssen, um COA-Übersetzung und -Lokalisierung kontinuierlich zu verbessern. 

 

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VERFASST VON
Samantha Keefe

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