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Enregistrement W2790420707 · doi:10.4414/smw.2017.14556

Insufficient recruitment and premature discontinuation of clinical trials in Switzerland: qualitative study with trialists and other stakeholders

2017· article· en· W2790420707 sur OpenAlexaff
Matthias Briel, Bernice S. Elger, Erik von Elm, Priya Satalkar

Notice bibliographique

RevueSwiss Medical Weekly · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscontinuationMedicineClinical trialContext (archaeology)Qualitative researchFamily medicineResearch ethicsCompromiseNursingPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS OF THE STUDY: Premature discontinuation occurs in about 25% of randomised clinical trials in Switzerland; it mainly affects investigator-initiated trials and is mostly due to problems with recruitment of patients. The aim of this study was to qualitatively investigate reasons for trial discontinuation due to poor patient recruitment and suggestions to address those reasons in the Swiss context. METHODS: We conducted semi-structured interviews with trialists whose trials were discontinued because of recruitment problems, other experienced trialists, and stakeholders in clinical research in Switzerland. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and anonymised. We analysed the transcripts using deductive coding and built up themes that were continuously discussed within the research team. RESULTS: Of 65 invited Swiss trialists and stakeholders, 39 (60%) agreed to be interviewed and contributed to this analysis. We identified four main themes of reasons for poor recruitment: (1) Switzerland has a decentralised healthcare system with many small hospitals and few patients per hospital, many research regulations, no standardisation of medical records across hospitals, and a heterogeneous ethics assessment of study protocols. There is little collaboration of different stakeholders in clinical research and a lack of prioritisation of projects. (2) Limited human and financial resources, especially in the academic setting, compromise research questions and size of clinical trials. When funding is used up this typically triggers discontinuation of already delayed clinical trials. (3) Investigators face underdeveloped research networks and a limited collaborative attitude among clinical researchers. They typically embark on clinical studies with a great deal of optimism but insufficient preparation. (4) Swiss patients have universal health coverage and many treatment options. Negative media coverage of clinical research and a lack of accessible information for patients about ongoing clinical studies frequently make participation in clinical trials less attractive. More interactive structures and collaboration across stakeholders were mentioned as potential solutions to tackle the problems. CONCLUSIONS: Recruitment of participants into clinical trials in Switzerland is challenging because of various, often interlinked factors related to the Swiss health system, available funding, investigators, and patients. Common goals and concerted efforts by involved stakeholders appear necessary to achieve improvement.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,884
Tête enseignante GPT0,712
Écart entre enseignants0,172 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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