Investigating strategies to improve clinical trial opportunities in oncology in New Zealand (INSIGHT).
Notice bibliographique
Résumé
e18851 Background: Despite the importance of clinical trials, fewer than 5% of adult cancer patients are enrolled in them. Multiple patient (pt), clinician and institutional barriers have been identified. This study aimed to explore what factors impact access to cancer trials in NZ. Methods: After ethics approval, a 28-point survey was circulated via 9 DHBs and 4 cancer foundations to pts with a cancer diagnosis. Questions covered demographics and potential factors that might impact participation in trials e.g. travel. A 23-point survey was sent to research staff across the 9 DHBs. Results: Between July 2016 and June 2017, 691 pts responded; 63% were female, 77% were over the age of 50. Most pts (89%) knew of clinical trials and 86% would consider participating in a trial. The proportion did not differ by age, location, income, tumor type or gender. 44% would consider treatment at a different hospital, and 11% would consider relocating for a trial. 130 pts (19%) had been on a trial of whom only 3 pts (2%) would not consider a trial in the future. Only 10% thought trials should be a last resort. Participation factors seen as advantages included: benefiting others (such as doctors’ research) (93%), better treatment (70%), more scans and longer follow-up (51%). Disincentives for participation included fear of randomization (78%), treatment toxicities (72%), time and cost of more visits (40%) and unspecified future use of tissue (33%). Of 111 responses from research staff, 54% had experience as either a principal investigator (PI) or sub-PI. The 3 most commonly reported barriers by research staff were time (73%), money (70%) and infrastructure (49%). Researchers felt additional tests, language issues and pt awareness of trials were key barriers to pt participation. Conclusions: The identified barriers to trial participation appear similar in NZ to other developed countries. In this motivated cohort, many pts did not mind extra travel or tests, in contrast to perceptions of the research team. There is a strong interest from pts with cancer to consider participation in trials at any stage of their treatment. This suggests that addressing the areas of clinician and infrastructure barriers may help improve access to clinical trials in NZ.
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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 | 0,129 | 0,271 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».