Systematic Review of Barriers to the Recruitment of Older Patients With Cancer Onto Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Older patients are significantly underrepresented in cancer clinical trials. A literature review was undertaken to identify the barriers that impede the accrual of this vulnerable population onto clinical trials and to determine what specific strategies are needed to improve the representation of older patients in research studies. METHODS: A systematic literature search was undertaken using several different strategies to identify relevant articles. RESULTS: Nine of 31 relevant papers from 159 citations were included. Age is a significant barrier to recruitment; only a quarter to one third of potentially eligible older patients are enrolled onto trials. Physicians' perceptions, protocol eligibility criteria with restrictions on comorbid conditions, and functional status to optimize treatment tolerability are the most important reasons resulting in the exclusion of older patients. Other barriers include the lack of social support and the need for extra time and resources to enroll these patients. Conversely, older patients do not view their age as an important reason for refusing trials. CONCLUSION: Specific clinical trials confined to older patients should be conducted to evaluate tumor biology, treatment tolerability, and the effect of comorbid conditions. Protocol designs need to stratify for age and be less restrictive with respect to exclusions on functional status, comorbidity, and previous cancers, such that results are generalizable to older patients. Physician education to dispel unfounded perceptions, improved access to available clinical trials, and provision of personnel and resources to accommodate the unique requirements of an older population are possible solutions to remove the barriers of ageism.
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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 | 0,075 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».