Perceptions of and decision making about clinical trials in adolescent and young adults with Cancer: a qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescent and young adults (AYA) enrolment rates into cancer clinical trials (CCT) are the lowest of any age group globally. As AYA have distinct biological, psychosocial and relational needs, we aimed to explore any unique factors influencing their CCT decision-making process, including AYA-specific perceptions or attitudes towards CCT. METHODS: Qualitative interpretive descriptive methodology was used to explore AYA perceptions and decision-making related to CCT. An analytic approach conducive to inductive imagining and exploratory questioning was used in order to generate insights and interpret data. RESULTS: A total of 21 AYA were interviewed (median age: 31 (18-39)). Twelve (57%) participants had previously been approached to participate in CCT. Major themes influencing trial enrolment decisions were: 1) severity of illness/urgency for new treatment 2) side effect profile of investigational drug in the short and long term (e.g., impact on future quality of life) 3) who approached patient for trial participation (oncologist vs. other) 4) additional information found on-line about the trial and investigators, and 5) family, friends and peer group opinion regarding the CCT. CONCLUSIONS: Several psychosocial and relational factors were identified as influencing AYA CCT decisions, some of which are unique to this demographic. Specific strategies to address barriers to CCT and enable supportive decision-making include: 1) involving family in decision-making and 2) helping AYA appreciate short- and long-term implications of trial participation. Finally, exploring social networking and general education about CCT that AYA can independently access may increase participation.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».