Can the Referring Surgeon Enhance Accrual of Breast Cancer Patients to Medical and Radiation Oncology Trials? The Enhance Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The accrual rate to clinical trials in oncology remains low. In this exploratory pilot study, we prospectively assessed the role that engaging a referring surgeon plays in enhancing nonsurgical oncologic clinical trial accrual. METHODS: Newly diagnosed breast cancer patients were seen by a surgeon who actively introduced specific patient-and physician-centred strategies to increase clinical trial accrual. Patient-centred strategies included providing patients, before their oncology appointment, with information about specific clinical trials for which they might be eligible, as evaluated by the surgeon. The attitudes of the patients about clinical trials and the interventions used to improve accrual were assessed at the end of the study. The primary outcome was the clinical trial accrual rate during the study period. RESULTS: Overall clinical trial enrolment during the study period among the 34 participating patients was 15% (5 of 34), which is greater than the institution's historical average of 7%. All patients found the information delivered by the surgeon before the oncology appointment to be very helpful. Almost three quarters of the patients (73%) were informed about clinical trials by their oncologist. The top reasons for nonparticipation reported by the patients who did not participate in clinical trials included lack of interest (35%), failure of the oncologist to mention clinical trials (33%), and inconvenience (19%). CONCLUSIONS: Accrual of patients to clinical trials is a complex multistep process with multiple potential barriers. The findings of this exploratory pilot study demonstrate a potential role for the referring surgeon in enhancing nonsurgical clinical trial accrual.
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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 | 0,091 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».