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Enregistrement W2067777262 · doi:10.2310/7200.2006.034

How to Improve Accrual to Clinical Trials of Symptom Control 1: Recruitment Strategies

2007· article· en· W2067777262 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew J. Vickers

Notice bibliographique

RevueJournal of the Society for Integrative Oncology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésAccrualMedicineClinical trialControl (management)PopulationPatient recruitmentSimple (philosophy)Randomized controlled trialComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inadequate patient accrual remains the primary problem for clinical trials of integrative therapies for symptom control. Many difficulties can be predicted and avoided if a careful, evidence-based approach to trial design is taken: trialists should attempt to get as many data as possible on the study population by querying institutional databases, examining case notes, following inpatient rounds, and conducting "dry runs" by asking doctors for referrals. Trials require aggressive recruitment strategies, including advertising, writing to patients at home, scanning clinic lists, and identifying critical points during clinical care at which patients can be approached. The information given to patients during any initial contact should be as simple and general as possible: presenting too much information too soon can be overwhelming and off-putting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,610
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,725
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6100,725
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0110,006
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0100,019
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0150,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,019

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 Opus0,664
Tête enseignante GPT0,681
Écart entre enseignants0,018 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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