Challenges of Recruitment of Breast Cancer Survivors to a Randomized Clinical Trial for Osteoporosis Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Recruitment of participants was a challenging issue for a statewide, 4-site, randomized, longitudinal trial for osteoporosis prevention. The accrual goal was 273 healthy breast cancer survivors. This federally funded study included a home-based followed by a fitness center-based 24-month intervention with follow-up at 36 months. In this report, recruitment planning, monitoring, and modifications are described, and the cost per enrolled participant is identified. Monthly monitoring of accrual numbers per recruitment strategy at each of 4 catchment areas allowed for early identification of necessary changes in recruitment strategies. Modifications were necessary when only 39% of the overall accrual goal had been attained at the 66% time point into the 18-month recruitment phase. Successful recruitment strategies were intensified, and new strategies were implemented, addressing motivators and deterrents for participation in clinical trials. Because approximately 81% of women were demonstrating bone loss via free dual energy x-ray absorptiometry screening, prevalence of the bone loss problem in survivors was incorporated into the recruitment information. Of 708 women screened via telephone and laboratory/dual energy x-ray absorptiometry testing, 249 were enrolled with 67% at 2 metropolitan sites and 33% at 2 rural sites. Recruitment media costs were approximately US$35 per enrolled participant. When combined with skeletal and laboratory screening, costs were approximately US$480 per enrolled participant. Tracking recruitment efforts in large clinical trials should be ongoing, site-specific, and cost-effective. Changes incorporated early in the recruitment phase addressed unique aspects of rural versus metropolitan areas and resulted in near achievement of accrual goals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».