Barriers to patient accrual in Ontario oncology clinical trials: Attitudes of oncologists and clinical research personnel.
Notice bibliographique
Résumé
36 Background: The medical specialty of oncology relies heavily on clinical trials to advance policies and practices related to cancer care. However, oncology clinical trial accrual in Ontario has dropped from 12.4% in 2007, to 8.5% in 2009. The objective of this study was to determine barriers experienced by Oncologists and Clinical Research Personnel (CRP) in recruiting patients to oncology trials in Ontario. Methods: In June 2012, an electronic survey was emailed to about 400 oncologists and CRP across Ontario. Variables of interest included demographic data, clinical trial involvement, and perceived barriers to participation in clinical trials amongst three previously identified barrier domains. Barriers were ranked, from 1 (least significant) to 5 (most significant). Statistics were compiled using Graphpad Prism software. Differences in responses were analyzed using the Kruskal – Wallis test and Dunn’s Multiple Comparison Test. Results: Of the 400 emails sent, there were 126 respondents (32%). Of the 126 respondents, 82 fully completed the survey (64.6% useable response rate). Amongst system related barriers, “time related” (Median Agreement (M): 4, Inter Quartile Range (IQR): 3-5), and “resource related” barriers (M: 4, IQR: 3-5) had the most negative effect on accrual (p<0.05). Amongst trial design barriers, “Relevance to patient population” (M: 3, IQR: 3-5), “Deviation from Standard of Care” (M: 3, IQR: 3-5) and “Complexity of Trial Protocol” (M: 4, IQR: 3-5) were the most significant barriers (p<0.05). Lastly, amongst personal barriers, “Commitment of the Principal Investigator/Research Staff” (M: 4, IQR: 3-5) and Drug Safety (M: 4, IQR: 2-4) were the most significant barriers to recruitment (p<0.05). Conclusions: Multiple barriers were identified as having a significant impact on patient accrual in clinical trials. Addressing these barriers prospectively in clinical trial design may benefit future studies to successfully accrue cancer patients. Also, creating clinical trial collaboration vehicles amongst sites in similar geographical areas may contribute to improving patient accrual to clinical trials.
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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 | 0,018 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».