Barriers to Participation in Clinical Trials: a Physician Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical trials are vital for evidence-based cancer care. Oncologist engagement in clinical trials has an effect on patient recruitment, which in turn can affect trial success. Identifying barriers to clinical trial participation might enable interventions that could help to increase physician participation. Methods: To assess factors affecting physician engagement in oncology trials, a national survey was conducted using the online SurveyMonkey tool (SurveyMonkey, San Mateo, CA, U.S.A.; http://www.surveymonkey.com). Physicians associated with the Canadian Cancer Clinical Trials Network and the Canadian Cancer Trials Group were asked about their specialty, years of experience, barriers to participation, and motivating interventions, which included an open-ended question inviting survey takers to suggest interventions. Results: The survey collected 207 anonymous responses. Respondents were predominantly medical oncologists (46.4%), followed by radiation oncologists (24.6%). Almost 70% of the respondents had more than 10 years of experience. Significant time constraints included extra paperwork (77%), patient education (54%), and extended follow-up or clinic visits (53%). Timing of events within trials was also a barrier to participation (55%). Most respondents favoured clinical work credits (72%), academic credits (67%), a clinical trial alert system (75%), a regular meeting to review trial protocols (65%), and a screening log to aid in patient accrual (67%) as motivational strategies. Suggested interventions included increased support staff, streamlined regulatory burden, and provision of greater funding for trials and easier access to ancillary services. Conclusions: The present study confirms that Canadian oncologists are willing to participate in clinical research, but face multiple barriers to trial participation. Those barriers could be mitigated by the implementation of several interventions identified in the study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,064 | 0,441 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».