Does Modification to the Approach to Contacting Potential Participants Improve Recruitment to Clinical Trials?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is critical that clinical trial researchers ensure efficient and successful patient recruitment. Recruitment is often slower than expected and required sample sizes not obtained within initial funding deadlines. There is little rigorous evidence supporting ways to improve recruitment. We hypothesized making telephone contact with subjects prior to hospital attendance would improve recruitment rates into clinical trials. METHODS: Retrospective post hoc analysis of recruitment rates in an on-going clinical trial was undertaken. Two hundred twelve consecutive patients were recruited over 6 months. During the first 3 months, patients received a telephone call from the research team and also received an information sheet by post prior to clinic attendance (group 1). The study was discussed on telephone and any issues were re-addressed at the patient's clinic appointment when they were formally invited to participate in the study. After 3 months, the investigators stopped telephoning the patients (group 2); patients were invited to participate in the study by post and were first spoken to directly by an investigator in clinic. The study protocol and investigators did not change between groups. RESULTS: There was no significant difference in baseline demographics between the two groups. There was a significant improvement in recruitment rate in group 1 compared to group 2 (77.7% vs. 45.0%, P < 0.0001). An improvement in clinic attendance rate in group 1 was observed, although this was not significant (did not attend rate: 2.9% vs. 7.8%, P = 0.14). CONCLUSION: Telephone contact between researchers and potential participants prior to clinic attendance can greatly improve study recruitment rates. This information may benefit the design of all clinical studies.
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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 | 0,309 | 0,553 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».