Permission to Contact (PTC)—A Strategy to Enhance Patient Engagement in Translational Research
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Improving patient recruitment and consent to participate in clinical studies is an important issue. The process of consent involves three steps: patient referral for contact, the preliminary interview to determine patient interest, and the informed consent discussion. We hypothesized that putting the first step of the consent process into a 'Permission to Contact' (PTC) platform would improve patient engagement, would improve the efficiency of the other steps of the process, and would be acceptable to diverse patient groups. METHODS: To test this hypothesis, four PTC platforms were established in three types of outpatient health clinics (cancer, cardiac, maternal health) in different British Columbia health centers. Each began as a research project where clinic personnel were engaged, clinic flow processes were mapped, and a design for each PTC was derived by consensus. All patients at these clinics were asked for 'permission to be contacted for future research purposes.' Patient approach and permission response rates were assessed and operational costs were estimated. RESULTS: Overall permission rates were high for all projects, but ranged from 94% of 'cancer' patients to 80% of 'congenital heart' patients who were approached (p<0.0001). Sustainability was demonstrated by stable enrollment levels after several years, and ongoing costs averaged $25 (range $12-$39) for each 'permission' across all four platforms. CONCLUSIONS: A PTC platform is a feasible mechanism to engage patients in research programs such as biobanking. It is well supported by clinic staff and receives high engagement and acceptance from patients. Patient-approach rates vary in different clinics, likely due to both clinic and PTC process factors, but this strategy provides an efficient means of engaging patients in research and sets the stage for enhanced enrollment into translational research programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».