Motivators to participation in HIV vaccine trials and cancer trials: the application of personal and social categorization
Notice bibliographique
Résumé
The Health Belief Model provides a framework to understand motivators for volunteering for medical research. Motivators can take the form of social benefits, including macrosocial (pertaining to one’s greater society), mesosocial (pertaining to one’s larger social world), and microsocial (pertaining to one’s immediate social network). Personal benefits can be sub-divided into psychological, physical, and financial well-being. In this systematic review of review articles, we extend our conceptual framework from motivators regarding participation in HIV vaccine trials to another life-threatening disease, cancer. In 2012, two people independently searched the Cochrane Database for Systematic Reviews, Pubmed, Embase, and Google Scholar to identify review articles examining cancer trial motivators to participation. Search terms were: “cancer”, “oncology”, “cancer trials”, “oncology trials”, “clinical trials”, “medical research”, “willingness to participate”, “motivators”, “incentives”. Review articles were also retrieved from our search examining barriers to participation in cancer research and from bibliographic references. We retrieved 12 review articles from 2000-2012 examining motivators to participation in cancer trials. Personal benefits were most often psychological such as “coping with symptoms”. Social benefits included “advancing research”, “helping other cancer patients”, and “for their family”. These categories also apply well in HIV vaccine trials. Personal/psychological benefits are most commonly cited as motivators for both types of research. In cancer research, “coping with symptoms” and “extending life expectancy” were motivators; in HIV vaccine trials, it was to “reduce the risk of becoming HIV positive”. While specific motivators vary between considerations of cancer research and HIV vaccine trials, these motivators fall into similar categories at similar frequencies. Personal / psychological benefits are most common in each. Altruistic factors found at a macrosocial level outnumber factors relevant to more proximal levels, such as family and other patients. Participant recruitment must be mindful of these categories of motivators for both HIV vaccine and cancer research.
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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 | 0,163 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».