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Enregistrement W1535591610 · doi:10.1186/1472-6939-7-6

Variation in recruitment across sites in a consent-based clinical data registry: lessons from the Canadian Stroke Network

2006· article· en· W1535591610 sur OpenAlexafffundabout
Donald J. Willison, Moira K. Kapral, Pierrot Peladeau, Janice A. Richards, Jiming Fang, Frank L. Silver

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Ethics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity Health NetworkUniversity of TorontoMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareIndustry CanadaCanadian Stroke NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity Health Network
Mots-clésAccrualVariation (astronomy)Informed consentStroke (engine)Data collectionPhilosophy of medicineMedicineSample (material)Stroke recoveryPsychologyFamily medicineDemographyAccountingSociologyBusinessAlternative medicineRehabilitationSocial sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In earlier work, we found important selection biases when we tried to obtain consent for participation in a national stroke registry. Recognizing that not all registries will be exempt from requiring consent for participation, we examine here in greater depth the reasons for the poor accrual of patients from a systems perspective with a view to obtaining as representative sample as possible. METHODS: We determined the percent of eligible patients who were approached to participate and, among those approached, the percent who actually consented to participate. In addition we examined the reasons why people were not approached or did not consent and the variation across sites in the percent of patients approached and consented. We also considered site variation in restrictions on the accrual and data collection process imposed by either the local research ethics board or the hospital. RESULTS: Seventy percent of stroke patients were approached, with wide variations in approach rates across sites (from: 41% to 86%), and considerable inter-site variation in hospital policies governing patient accrual. Chief reasons for not approaching were discharge or death before being approached for consent. Seventeen percent of those approached refused to participate (range: 5% to 75%). Finally, 11% of those approached did not participate due to language or communication difficulties. CONCLUSION: We found wide variation in approach and agree rates across sites that were accounted for, in part, by different approaches to accrual and idiosyncratic policies of the hospitals. This wide variation in approach and agree rates raises important challenges for research ethics boards and data protection authorities in determining when to waive consent requirements, when to press for increased quality control, when to permit local adaptation of the consent process, and when to permit alternatives to individual express consent. We offer several suggestions for those registries that require consent for participation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,561
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,561
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,848
Tête enseignante GPT0,659
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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