Equity of access: Consent interpretation program at Princess Margaret Cancer Centre (PM) in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
189 Background: Toronto is a multicultural city with over 160 languages spoken by patients. Since 2010, institutional policy requires that professional medical interpreters are used when obtaining informed consent from patients with limited English proficiency (LEP). The availability and cost of these interpreters can be a deterrent for clinical trial participation, particularly when funding is limited. In order to ensure that patients facing language barriers have equitable access to trials, to protect the rights and safety of LEP patients involved in trials, and to improve patient outcomes, adherence to this policy needs to be ensured. Methods: Through a collaboration with the PM Cancer Clinical Research Unit (CCRU) and Interpretation and Translation Services (ITS) supported by the Princess Margaret Cancer Foundation, a 6-month pilot was initiated with full access to interpretation services for all trial patients in November 2012. The CCRU provided training to interpreters on clinical trials and GCP and interpreters reviewed template consent forms provided by ethics boards to cut back on preparation time and costs when delivering a sight translation of study specific consent forms. Trials staff were trained on the process and given badge tags with instructions. Metrics were collected to monitor the use of professional interpreters. Results: Utilization of professional interpreters in trials increased by 16% during the 6-month pilot and 286 requests have been logged to date. Staff were surveyed and indicate this has streamlined the consent process with 83% of respondents saying the new process is easy/very easy. Care providers feel this has allowed them to approach more patients than before this project. Conclusions: This project ensures that accurate information is provided to all patients contemplating participating in or already enrolled in trials, that all patients have the same level of access to treatment, and that there is equity of access for all patients irrespective of their English proficiency. The increased use of professional interpreters in consent discussions indicates better adherence to policy which has allowed the pilot to continue for another year.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».