Abstract ED01-02: Employing a community partnership approach to recruit African American men to a cancer prevention trial.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Many large chemoprevention studies have not recruited significant numbers of minorities. The Selenium and Vitamin E Cancer Prevention Trial (SELECT), a large phase III study, evaluated the impact of selenium and vitamin E on the clinical incidence of prostate cancer. Over 400 SELECT study sites in the United States, Canada, and Puerto Rico recruited men to this trial. The SELECT recruitment goal was 24% minorities, with 20% blacks, 3% Hispanics, and 1% Asians. The goal for blacks was set at 20% because of their proportion in the United States population and their prevalence of prostate cancer. Methods: The minority recruitment strategies in SELECT were to: (1) consider minority recruitment during site selection, (2) expand the eligibility criteria by lowering the age criterion for black men and including men with controlled co-morbid illnesses, (3) develop a national infrastructure, (4) give additional funds to sites with the potential to increase black enrollment, and (5) provide resources to maximize free media opportunities to promote SELECT. Results: SELECT recruitment was intended to last five years but concluded two years ahead of schedule. Of the 35,534 participants enrolled, 21% were minorities with 15% blacks, 5% Hispanics, and 1% Asians. Conclusions: Careful planning, recruitment of large numbers of clinical centers and adequate resources accomplished by the combined efforts of the National Cancer Institute (NCI), Southwest Oncology Group (SWOG), SELECT Recruitment and Adherence Committee (RAC), SELECT Minority and Medically Underserved Subcommittee (MMUS), and the local SELECT sites resulted in attainment of the estimated sample size ahead of schedule and recruitment of the largest percentage of black participants ever randomized to a cancer prevention trial. Citation Format: Elise D. Cook. Employing a community partnership approach to recruit African American men to a cancer prevention trial. [abstract]. In: Proceedings of the Fifth AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2012 Oct 27-30; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2012;21(10 Suppl):Abstract nr ED01-02.
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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 | 0,016 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».