Patient Recruitment into a Multicenter Randomized Clinical Trial for Kidney Disease: Report of the Focal Segmental Glomerulosclerosis Clinical Trial (FSGS CT)
Notice bibliographique
Résumé
We describe the experience of the focal segmental glomerulosclerosis clinical trial (FSGS CT) in the identification and recruitment of participants into the study. This National Institutes of Health funded study, a multicenter, open-label, randomized comparison of cyclosporine versus oral dexamethasone pulses plus mycophenolate mofetil, experienced difficulty and delays meeting enrollment goals. These problems occurred despite the support of patient advocacy groups and aggressive recruitment strategies. Multiple barriers were identified including: (1) inaccurate estimates of the number of potential incident FSGS patients at participating centers; (2) delays in securing one of the test agents; (3) prolonged time between IRB approval and execution of a subcontract (mean 7.5 ± 0.8 months); (4) prolonged time between IRB approval and enrollment of the first patient at participating sites (mean 19.6 ± 1.4 months); and (5) reorganization of clinical coordinating core infrastructure to align resources with enrollment. A Web-based anonymous survey of site investigators revealed site-related barriers to patient recruitment. The value of a variety of recruitment tools was of marginal utility in facilitating patient enrollment. We conclude that improvements in the logistics of study approval and regulatory start-up and testing of promising novel agents are important factors in promoting enrollment into randomized clinical trials in nephrology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,241 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».