[Reasons why patients do or do not participate in clinical trials; a systemic review of the literature].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the factors that may influence a patient's consent to participate in a clinical trial. DESIGN: Systematic literature survey. METHOD: Studies on the characteristics of patients, trials, the physicians requesting informed consent and the informed consent procedures were looked for in Medline, Embase, and Cinahl. Articles published in English, German, Dutch or French in the period 1980-2002 and originating in Europe, the United States, Canada, New Zealand or Australia were included. Studies on non-adults, healthy experimental subjects or less than 30 patients were excluded. RESULTS: Thirty suitable studies were retrieved. Factors that may affect the granting of consent to participate in a clinical trial included: uncertainty of the patient, randomisation and the use of a placebo, the relationship between the person asking for informed consent and the patient, and the dissemination of information during the informed consent procedure. Since these factors are often interrelated, no single factor could be identified as decisive for participation in a clinical trial; they can influence the decision of the patient to participate in a trial in either a positive or a negative direction. CONCLUSION: Optimalization of the information concerning informed consent, the way the information is provided and the attitude of the person requesting informed consent are important and sometimes decisive factors that may determine the participation process.
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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 | 0,280 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».