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 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 | 0,548 | 0,583 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».