Randomization is not associated with socio-economic and demographic factors in a multi-center clinical trial of children with sickle cell anemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have investigated factors influencing participation rates for minority children with a chronic disease in clinical trials. The Silent Cerebral Infarct Multi-Center Clinical (SIT) Trial provides an opportunity to study the impact of demographic and socio-economic factors on randomization in a clinical trial among Black children. Our primary objective was to characterize the factors associated with successful randomization of children with sickle cell disease (SCD) and silent cerebral infarct (SCI) in the SIT Trial after initial consent. PROCEDURE: Differences in socio-economic and demographic variables, family history and disease-related variables were determined between eligible participants who were successfully randomized and those who were not randomized following initial consent. Head of household educational level and family income were examined separately for US versus non-US sites. RESULTS: Of 1,176 children enrolled in the SIT Trial, 1,016 (86%) completed screening. Of 208 (20%) children with qualifying SCI on pre-randomization MRI, 196 (94%) were successfully randomized. There were no differences in socio-economic, demographic, or disease-related variables between children who were or were not randomized. Participants from non-US sites were more likely to be randomized (22% vs. 12%, P = 0.011); although, randomization by country was associated with neither head of household education nor family income. CONCLUSION: In the SIT Trial, acceptance of random allocation was not associated with socio-economic or demographic factors. Although these factors may represent barriers for some participants, they should not bias investigators caring for children with SCD in their approach to recruitment for clinical trial participation.
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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 | 0,028 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».