Experience With Direct-to-Patient Recruitment for Enrollment Into a Clinical Trial in a Rare Disease: A Web-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The target sample size for clinical trials often necessitates a multicenter (center of excellence, CoE) approach with associated added complexity, cost, and regulatory requirements. Alternative recruitment strategies need to be tested against this standard model. OBJECTIVES: The aim of our study was to test whether a Web-based direct recruitment approach (patient-centric, PC) using social marketing strategies provides a viable option to the CoE recruitment method. METHODS: PC recruitment and Web-based informed consent was compared with CoE recruitment for a randomized controlled trial (RCT) of continuing versus stopping low-dose prednisone for maintenance of remission of patients with granulomatosis with polyangiitis (GPA). RESULTS: The PC approach was not as successful as the CoE approach. Enrollment of those confirmed eligible by their physician was 10 of 13 (77%) and 49 of 51 (96%) in the PC and CoE arms, respectively (P=.05). The two approaches were not significantly different in terms of eligibility with 34% of potential participants in the CoE found to be ineligible as compared with 22% in the PC arm (P=.11) nor in provider acceptance, 22% versus 26% (P=.78). There was no difference in the understanding of the trial as reflected in the knowledge surveys of individuals in the PC and CoE arms. CONCLUSIONS: PC recruitment was substantially less successful than that achieved by the CoE approach. However, the PC approach was good at confirming eligibility and was as acceptable to providers and as understandable to patients as the CoE approach. The PC approach should be evaluated in other clinical settings to get a better sense of its potential.
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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 | 0,258 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».