科斯即将成为Labcorp的药物研发公司

我们是一家全球公司为数百万创新 - 在一起,继续为您带来更先进的医疗突破。

服务

临床试验

让我们合作,提供以患者为中心的创新解决方案,重新定义药物开发的可能性。了解如何加快患者招募和优化方案设计,同时减少患者负担和增加保留。

热门话题

智能手机的图象

临床试验的转化方法

LabCorp改变临床试验经验,简化其药物开发流程

我们超越分散的临床试验,以提供无缝技术的患者为中心的企业解决方案。Labcorp现在提供全面,全面的患者,网站和DCT的客户体验。

博客

患者智力:在COVID-19时代设计临床试验

在Covid-19时代,患者不能等待新的疫苗和疗法来到市场。这就是为什么即使在这些挑战时期,Covance也被重点关注,而不是以往任何时候都在理解患者对临床试验参与的看法。随着社会疏散已成为新的正常情况,在制定议定书时,应考虑到解与审判参与有关的偏好变更的必要性。

网络研讨会

COVID-19(冠状病毒)大流行期间NASH临床发展

新冠肺炎大流行给临床发展带来前所未有的挑战。旅行限制、社交距离和对感染疾病的恐惧正在阻碍常规的试验进行。通常情况下,病人和监测人员到医疗保健设施的常规访问现在是例外,研究协调员和现场工作人员的时间需求增加,在某些情况下,裁员使一些现场无法继续正常工作。为了帮助保证患者的安全并使试验取得进展,世界各地的监管当局已经发布了针对行业、研究人员和机构审查委员会的指导意见。亚博全站官网

新闻

通过与Medable联盟,LabCorp加速采用分散式临床试验,扩大技术生态系统

LabCorp是全球领先的生命科学公司,致力于指导患者护理,今天宣布其药物开发业务Covance正在扩大其技术生态系统,以加速分散式临床试验的采用,通常被称为混合和虚拟临床试验。Covance正通过与Medable(领先的数字临床试验软件供应商)的联盟,扩大其去中心化试验技术生态系统。

的数字

3800年 研究
64,000 调查研究
66万 病人

科文斯临床发展服务的活动。

科斯的科学家在实验室里的照片

特色文章

分散的临床试验 - 设计灵活,弹性协议的最佳实践

随着药物开发发起人将以患者为中心的元素纳入其传统的临床试验设计,在研究计划阶段有几个因素需要考虑。无论是使用远程医疗、移动护理服务、实验室支持、患者服务中心、调查产品管理,还是这些元素的组合,重要的是要制定一种操作策略,允许灵活性,并对患者之间的每个连接点进行全面监督。服务提供者和赞助商。

有问题吗?

  • 什么是FSP?

    FSP代表功能服务提供商,是关于提供定制的全局解决方案,使客户能够有效地管理其临床试验组合。这包括提出质量人员,智能流程和深度技术专业知识,以直接在客户的业务上工作。越来越多的制药和生物技术公司正在转向该模型以减少其开销,并使其运营更加壮大,更高效。CovanceFSPX®是功能服务提供商,您可以通过强大的协作和质量承诺来提供可自定义的解决方案。了解更多关于FSP的信息

  • 什么是分散下放的临床试验,虚拟临床和杂交临床试验?

    The need to transition from a site-centric approach to a more patient-centric clinical trial model led to innovations that reduce patient burden by reducing the amount of travel needed, allowing more services to be performed at or near the patients’ homes and incorporate new ways of identifying and enrolling trial participants. First called “virtual trials,” meaning investigator sites would play little role, the industry rapidly learned that most trials would involve a hybrid approach, including both traditional and novel technologies. Now this spectrum of trials is usually termed “Decentralized Clinical Trials” or DCT for short. We deliver a patient-centric ecosystem of conveniently located resources all connected by a single technology platform. An example of a DCT model is our solution that includes connecting LabCorp’s U.S.-based Patient Service Centers, global partnerships with reputable retail pharmacies, as well as home health phlebotomy and nursing service providers, with a best-in-class technology platform. We can pair site-based patient recruitment with web-based direct-to-patient outreach.了解更多关于dct的信息

  • 什么时候应该考虑药物开发的第四阶段试验?

    第IV阶段试验在现实世界中进行“。因此,它们可以补充,在某些情况下更换III阶段试验。如果您的药物用于罕见/孤儿指示,则终原疾病或其中III期试验认为是不道德的,则IV期试验可能对调节剂是优选的。对于晚期细胞和基因治疗,应考虑第IV期试验和随附的长期随访研究。了解有关IV阶段试验的更多信息

  • 如何将IV期研究/试验和IIIb期试验结合起来探索新的适应症?

    探索以前批准的产品的新迹象需要收集适当的安全和功效数据,以满足监管机构。根据目标指示,第四阶段研究可能足以产生所需的真实证据(RWE)。然而,在需要更彻底的调查的情况下,可能需要IIIB期临床试验或第IV阶段试验。我们的目标是通过与您合作来最大限度地提高效率,以确定产品和目标迹象的最合适的方法。

  • Covance如何利用专有数据来改善临床研究结果?
    • 只有Covance将世界上最大的非识别实验室结果和患者情报数据来源之一与来自大多数全球临床试验的研究者数据相结合,这些数据为提高临床药物开发的效率和有效性提供了见解。
    • LabCorp数据——使用LabCorp真实世界的、去识别的超过1.5亿患者的临床实验室数据,我们可以评估符合你们方案的适格标准的人群,并准确建模方案纳入/排除标准对患者池规模的影响。
    • 科文斯中心实验室数据-科文斯产生的临床试验数据比世界上任何人都多。我们的全球专有数据帮助我们预测未来研究者的表现和开展多项研究的能力。
    • 患者直接 - 我们可以获得〜1.5亿患者,并有一个迅速增长的人,让我们允许直接与他们联系以参与临床研究。了解更多
  • 什么是科文斯综合临床药理学解决方案?

    药物开发是一种复杂和挑战的途径来导航。在今天的环境中具有更复杂的药物和药物目标的环境中,必须超越传统临床药理学单元的四墙,以优化早期临床发展。综合开发平台,包括设计和执行早期临床研究所需的资源,经验,专业知识和基础设施是一种有效的减轻风险的方式。一个了解市场和分子的多学科团队可以制定监管战略和早期临床发展计划,旨在有效地确定是否应继续制定毒品候选人。有效使用综合平台允许药物在相关生理室内是否达到足够的水平,以有效测定相关的生理室内的水平,无论是否与其预期的目标相互作用,是否有任何意想不到的或以其他方式不知疲倦的生物效应。越来越多,这不仅需要强有力的临床药理学专业知识,还需要获得生物标志物测试和项目管理人员,可以从临床药理学单位的正常健康志愿者的群组中无缝地引导协议,以在多个调查部位的患者队列。了解更多临床药理学知识

Covance Insights.

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查看本网络研讨会以获得省略稀有疾病,监管策略,肿瘤学和儿科药物发展的见解。了解目前的小儿科肿瘤学药物发展景观和一个以适用法规和儿童竞争的行业为中心的观点。
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糖尿病(1型和2型)的管理景观已经发生了巨大的变化。移动医疗技术领域的创新使糖尿病患者得以改善血糖控制,为他们及其提供者提供了更多数据。糖尿病临床试验还利用新的移动健康平台,特别是混合和虚拟试验技术,改善了数据采集、安全性和可及性。本次网络教育研讨会将概述移动医疗技术空间,突出当前的创新和挑战。在Manasi Jaiman博士和Bola Oyegunwa博士发言之后,讨论将由Barry Goldstein博士主持。
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在今天的炎症性肠病(IBD)的特殊拥挤的临床试验环境中,以患者为中心的实践可以帮助您研究克罗恩病(CD)或溃疡性结肠炎(UC)脱颖而出。了解您的选择增加审判患者以患者为中心,鼓励招聘和促进持续患者保留。
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对于今天的制药和生物技术公司来说,确保临床试验记录的准确性以及实验室和临床数据源之间的完全协调可能是一个令人沮丧的过程。无论数据来自合同研究组织(CRO)、中心实验室还是第三方实验室,基于独特的赞助商格式/行业要求及时获得干净数据的需求已经变得极其复杂。
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