線上研討會重點摘要：臨床結果評估與如何增進包容性

減少臨床結果評估中的偏見

本次線上研討會由 Pearson 打頭陣，先說明了 COA 的四種主要類型，分別是：

• 病患回報結果
• 觀察者回報結果
• 臨床醫師回報結果
• 表現結果評量

講者接著討論了 COA 在臨床試驗、學校、醫院及矯正機關中的使用方式，並詳細說明 Pearson 為減少和消弭 COA 中的偏見而採取的許多措施，其中包括：

• 確保性別中立
• 避免刻板印象
• 定期更新測驗以反映當時的人口族群狀況

Pearson 也分享了他們致力減少偏見的嚴謹測驗開發流程。他們在測驗開發中會使用全球項目集，確保測驗可順利翻譯，同時也符合不同地區的在地文化民情。Pearson 的測驗是以多種語言發佈，並經過徹底的審閱以消弭偏見並確保包容性。

Lionbridge 臨床結果評估翻譯

接著，Lionbridge 的講者分享了語言驗證流程的步驟，並說明這些受規範翻譯如何有助確保臨床試驗資料能享有正確且符合在地文化民情的翻譯。語言驗證之所以重要，是因為它有助於：

• 保持概念對等性
• 確保能輕易地解釋意涵
• 達成不同語言和文化間的可比較性

Lionbridge 講者也分享了相關經驗，表示語言驗證流程應該要延請母語人士及臨床醫師參與翻譯流程，才能獲得最佳的成果，因為他們具有所需的語言和產業知識，可以有效地判斷內容是否適合目標對象並能為他們所理解。此外，進行認知釋疑時也應招募多元多樣的參加者，以檢驗資料素材對目標族群而言是否具包容性。

接著，講者說明了語言驗證的一般步驟： 

• 可譯性評估
• 概念闡述
• 雙重翻譯
• 單盲或雙盲回譯
• 比較審閱與審定
• 跨國協調
• 臨床醫師審閱或認知釋疑
• 格式檢查與校對

關於臨床結果評估的提問

在線上研討會的最後階段，一些參加者也向講者們提出了一些問題。參加者問了講者關於以下的問題：

• 阿茲海默症臨床試驗的適當規範
• 回譯的有效性
• 開發與翻譯新工具所需的時間
• AI 在提升翻譯的包容性上扮演了什麼樣的角色

在回答問題時，講者們一再重申，一定要使用現代化而且文化上公平不偏頗的工具，來評量參加者的結果與意見回饋。他們也強調必須時常查看與測試產業規範，以便持續改善 COA 翻譯與本地化流程。 

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