Perspectives on neurological patient registries: a literature review and focus group study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient registries represent a well-established methodology for prospective data collection with a wide array of applications for clinical research and health care administration. An examination and synthesis of registry stakeholder perspectives has not been previously reported in the literature. METHODS: To inform the development of future neurological registries we examined stakeholder perspectives about such registries through a literature review followed by 3 focus groups comprised of a total of 15 neurological patients and 12 caregivers. RESULTS: (1) LITERATURE REVIEW: We identified 6,435 abstracts after duplicates were removed. Of these, 410 articles underwent full text review with 24 deemed relevant to perspectives about neurological and non-neurological registries and were included in the final synthesis. From a patient perspective the literature supports altruism, responsible use of data and advancement of research, among others, as motivating factors for participating in a patient registry. Barriers to participation included concerns about privacy and participant burden (i.e. extra clinic visits and associated costs). (2) Focus groups: The focus groups identified factors that would encourage participation such as: having a clear purpose; low participant burden; and being well-managed among others. CONCLUSIONS: We report the first examination and synthesis of stakeholder perspectives on registries broadly with a specific focus on neurological patient registries. The findings of the broad literature review were congruent with the neurological patient and caregiver focus groups. We report common themes across the literature and the focus groups performed. Stakeholder perspectives need to be considered when designing and operating patient registries. Emphasizing factors that promote participation and mitigating barriers may enhance patient recruitment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,092 | 0,301 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».