Knowledge, Attitudes, and Self-efficacy as Predictors of Preparedness for Oncology Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study used the Ottawa Decision Support Framework to evaluate a model examining associations between clinical trial knowledge, attitudinal barriers to participating in clinical trials, clinical trial self-efficacy, and clinical trial preparedness among 1256 cancer patients seen for their first outpatient consultation at a cancer center. As an exploratory aim, moderator effects for gender, race/ethnicity, education, and metastatic status on associations in the model were evaluated. METHODS: . Patients completed measures of cancer clinical trial knowledge, attitudinal barriers, self-efficacy, and preparedness. Structural equation modeling (SEM) was conducted to evaluate whether self-efficacy mediated the association between knowledge and barriers with preparedness. RESULTS: . The SEM explained 26% of the variance in cancer clinical trial preparedness. Self-efficacy mediated the associations between attitudinal barriers and preparedness, but self-efficacy did not mediate the knowledge-preparedness relationship. CONCLUSIONS: . Findings partially support the Ottawa Decision Support Framework and suggest that assessing patients' level of self-efficacy may be just as important as evaluating their knowledge and attitudes about cancer clinical trials.
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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 | 0,056 | 0,598 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; 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 ».