Recruiting Postmenopausal Women into Randomized Controlled Trials: A Patient Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To identify barriers to, and motivations for, recruitment and retention in osteoporosis related clinical trials among postmenopausal women. Methods: We explored the self reported reasons for and against participation in clinical trials among women who expressed an interest in participating in the Nitrates and Bone Turnover (NABT) study: an ongoing randomized controlled trial based at an urban tertiary care centre (Women’s College Hospital, University of Toronto). The study was designed to compare the effects of different doses and formulations of nitrates on markers of bone turnover among postmenopausal women not diagnosed and/or receiving treatment for osteoporosis. We administered a standardized interviewer questionnaire to 53 women to determine their reasons for participation in the NABT trial. To determine reasons for non-participation, we administered a questionnaire to 9 women and reviewed data collected at the time of initial assessment in 56 women who were not interested in participating in the trial. We conducted qualitative analyses using thematic coding of these responses. Results: The most common reasons for participation were: altruism (26.4%) and potential personal benefits (22.6%). The two most common reasons for non-participation included fear associated with taking medication (23.1%) and lack of time (16.9%). Conclusions: Postmenopausal women participate in clinical trials to help others and potentially themselves. Barriers to participation in trials may include the intervention being evaluated and time required to participate in the trial. Researchers should consider these motivations and barriers when recruiting postmenopausal women for RCTs.
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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 | 0,206 | 0,361 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».