Understanding the attitudes of the elderly towards enrolment into cancer clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The optimal cancer treatment for an older population is largely unknown because of the low numbers of elderly patients accrued into clinical trials. This project focuses on the attitudes of the elderly about participation in clinical trials to determine if this is one of the barriers to the involvement of this population in clinical trials. METHODS: The first phase of this study was a self-administered questionnaire mailed to 425 elderly persons with cancer, selected from Princess Margaret Hospital oncology clinics. The second phase consisted of individual semi-structured interviews with cancer patients to assess their attitudes towards cancer, its management and enrolment into cancer clinical trials. RESULTS: Ninety-four patients responded to the survey giving a response rate of 22.1%. Three quarters of respondents stated that they would be willing to participate in a clinical trial. The factors that most influenced older patients' willingness to participate in a cancer study were recommendations from a cancer doctor and the chance that the study treatment may help them feel better. Seventeen survey responders participated in interviews. Common themes from these interviews included patient-physician communication, the referral process, and the role of age in cancer care decision-making. CONCLUSION: Most elderly people, who responded to this survey, are willing to consider participation in cancer clinical trials however, elderly patients do not appear to actively seek clinical trials and few were informed of the availability of clinical trials. Physician barriers and availability of appropriate clinical trials may play a bigger role in preventing accrual of elderly cancer patients into trials.
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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 | 0,019 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».