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Enregistrement W2605217617 · doi:10.1200/jco.2017.35.8_suppl.153

Trends in the content and format of main and optional consent forms in oncology clinical trials.

2017· article· en· W2605217617 sur OpenAlexaff
Sonja Rummell, Yi Chen, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReadabilityMedicineClinical trialMedical physicsFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

153 Background: Informed consent forms (ICFs) should provide prospective subjects with an opportunity to balance the risks and benefits of study participation. However, there are growing concerns about the quality of ICFs. Optional ICFs are also increasingly used as the number of companion studies and biomarker evaluations requiring additional tests become more frequent. We examined trends in the content and format of main and optional ICFs. Methods: ICFs from clinical trials at a tertiary cancer center in British Columbia from 2000 to 2015 were reviewed. We focused on breast or gastrointestinal (GI) cancer studies. Readability was evaluated with the Flesch Reading Ease Score (FRES) and Flesch Kincaid Grade Level (FKGL) where a higher FRES (maximum 100) and a lower FKGL (maximum 12) indicated easier readability. We applied t-tests and linear regressions to examine variations among clinical trials and changes over time. Results: We identified 133 main ICFs of which 70% had optional ICFs and where 57% and 43% were breast and GI cancer studies. Phase III trials (44%), industry funded investigations (70%), and studies involving palliative therapies (72%) were most common. Trials from recent years were more likely to have optional ICFs than those from earlier years (p < 0.001). The median length and median word count in main and optional ICFs were 16 and 6 pages and 6183 and 1862 words, respectively. These changed significantly over time whereby main ICFs increased approximately by 1 page and 364 words per year over the 15 year period (p < 0.001). Industry funded trials also had longer ICFs (p = 0.006). Study methods, risks, and confidentiality occupied 29%, 20%, and 11% of the content on ICFs, respectively. Sections pertaining to eligibility (p < 0.001) and screening procedures (p = 0.007) also increased with time, particularly for industry funded studies (p = 0.006). In terms of readability, optional ICFs were generally more difficult to read than main ICFs (FRES 48.3 vs 50.0, p = 0.024; FKGL 11.8 vs 11.1, p < 0.001), especially in recent years (p < 0.001). Conclusions: This is one of the first analyses to include optional ICFs. Length of ICFs is increasing and readability is discordant with the average reading level of potential trial participants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,403
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,812
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4030,812
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0210,024
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,939
Tête enseignante GPT0,772
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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