Why Cancer Patients Enter Randomized Clinical Trials: Exploring the Factors That Influence Their Decision
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Few interventions have been designed and tested to improve recruitment to clinical trials in oncology. The multiple factors influencing patients' decisions have made the prioritization of specific interventions challenging. The present study was undertaken to identify the independent predictors of a cancer patient's decision to enter a randomized clinical trial. METHODS: A list of factors from the medical literature was augmented with a series of focus groups involving cancer patients, physicians, and clinical research associates (CRAs). A series of questionnaires was developed with items based on these factors and were administered concurrently to 189 cancer patients, their physicians, and CRAs following the patient's decision regarding trial entry. Forward logistic regression modeling was performed using the items significantly correlated (by univariate analysis) with the decision to enter a clinical trial. RESULTS: A number of items were significantly correlated with the patient's decision. In the multivariate logistic regression model, the patient's perception of personal benefit was the most important, with an odds ratio (OR) of 3.08 (P < .05). CRA-related items involving supportive aspects of the decision-making process were also important. These included whether the CRA helped with the decision (OR = 1.71; P < .05), and whether the decision was hard for the patient to make (OR = 0.52; P < .05). CONCLUSION: Strategies that better address the potential benefits of trial entry may result in improved accrual. Interventions or aids that focus on the supportive aspects of the decision-making process while respecting the need for information and patient autonomy may also lead to meaningful improvements in accrual.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,162 | 0,546 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».