Report on a Delphi Process and Workshop to Improve Accrual to Cancer Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Cancer clinical trials (ccts) are essential for furthering knowledge and developing effective interventions to improve the lives of people living with cancer in Canada. Randomized controlled trials are particularly important for developing evidence-based health care interventions. To produce robust and relevant research conclusions, timely and sufficient accrual to ccts is essential. The present report delivers the key recommendations emerging from a workshop meeting, Improve Accrual to Cancer Clinical Trials, that was hosted by the Canadian Cancer Trials Group and funded by the Canadian Institutes of Health Research. The meeting, which took place in Toronto, Ontario, in April 2012 before the Canadian Cancer Trials Group annual spring meeting, brought together key stakeholders from across Canada to explore creative strategies for improving accrual to ccts. The objectives of the workshop were to provide an opportunity for knowledge exchange with respect to the research evidence and the ethics theory related to cct accrual and to promote discussion of best practices and policies related to enhancing cct access and accrual in Canada. The workshop provided the foundation for establishing new interdisciplinary research collaborations to overcome the identified barriers to cct participation in Canada. Meeting participants also supported the development of evidence-based policies and practices to make trials more accessible to Canadians living with cancer.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».