Acceptability of cancer chemoprevention trials: impact of the design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chemoprevention could significantly reduce cancer burden. Assessment of efficacy and risk/benefit balance is at best achieved through randomized clinical trials. METHODS: At a periodic health examination center 1463 adults were asked to complete a questionnaire about their willingness to be involved in different kinds of preventive clinical trials. RESULTS: Among the 851 respondents (58.2%), 228 (26.8%) agreed to participate in a hypothetical chemoprevention trial aimed at reducing the incidence of lung cancer and 116 (29.3%) of 396 women agreed to a breast cancer chemoprevention trial. Randomization would not restrain participation (acceptability rate: 87.7% for lung cancer and 93.0% for breast cancer). In these volunteers, short-term trials (1 year) reached a high level of acceptability: 71.5% and 73.7% for lung and breast cancer prevention respectively. In contrast long-term trials (5 years or more) were far less acceptable: 9.2% for lung cancer (OR=7.7 CI(95%) 4.4-14.0) and 10.5 % for breast cancer (OR=6.9 CI(95%) 3.2-15.8). For lung cancer prevention, the route of administration impacts on acceptability with higher rate 53.1% for a pill vs. 7.9% for a spray (OR=6.7 CI(95%) 3.6-12.9). CONCLUSION: Overall healthy individuals are not keen to be involved in chemo-preventive trials, the design of which could however increase the acceptability rate.
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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 | 0,654 | 0,738 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».