Barriers and facilitators to enrollment in cancer clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature continues to report low rates of accrual to cancer clinical trials. Previous studies have examined principally physician-related or patient-related barriers. Clinical research associates (CRAs) have a unique perspective on enrollment that has been explored very little. This study sought the views of CRAs on barriers and facilitators to accrual. METHODS: Focus groups were held at six of eight tertiary cancer centers in Ontario, Canada. Audiotapes of sessions were transcribed and subjected to content analysis by two of the authors. Emergent themes were identified. These themes are illustrated by representative quotes taken from the transcripts. RESULTS: Factors that acted as barriers or facilitators were classified into physician-related, patient-related, or system-related factors. CRAs identified physician attitudes regarding patient participation as the principal physician-related barrier. Barriers, facilitators, and modifying factors that were related to patient involvement were discussed by CRAs. Patients seemed more knowledgeable about trials than in the past and were willing to participate. System factors were considered to have the greatest impact on the ability to accrue. CRAs identified increasing trial and pharmaceutical demands coupled with tight trial time lines. Time was seen as a diminishing resource. Greater demands not only affect specific clinical trial accrual but also affect general support for trials in the cancer center and hospital. CONCLUSIONS: The impact of greater demands in a climate of decreasing health care resources is perceived by CRAs as having a negative affect on accrual. Consequently, the important process of translating potentially beneficial basic research findings into clinical practice is slowed.
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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 | 0,082 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».