Evaluation of adolescents and young adults (AYA) attitudes towards participation in cancer clinical trials.
Notice bibliographique
Résumé
10047 Background: Participation in clinical trials (CT) for AYA ( < 39 years) remain the lowest of any patient group with cancer. Little is known about the personal barriers to AYA accrual. The aim of this study was to explore AYA attitudes that influence CT participation. Methods: A mixed methods approach included 1) qualitative: interpretive descriptive methodology guided individual semi-structured interviews with 21 AYA for factors influencing CT enrollment and 2) quantitative: AYA and non-AYA (≥40) matched for histology completed Cancer Treatment subscale of Attitudes toward Cancer Trials Scales (ACTS-CT) (Schuber, 2008) and 9 supplementary questions formed from interview analysis. Differences between AYA and non-AYA cohorts were analyzed using the Mann-Whitney U test and ordered logistic regression models were constructed for prediction of the effect of baseline demographics. Results: The major themes influencing CT participation were: (1) family/peer group opinion (2) CT impact on daily/future life (e.g. school; starting a family) and (3) illness severity/psychological readiness for CT information. Surveys were distributed to 61 AYA (median age: 29 years (17-39)); 74 non-AYA (55 (40-88)). Compared with non-AYA, AYA perceived CT to be unsafe/more difficult (Personal Barrier/Safety domain; p = 0.01). AYA were also more concerned with CT interference in their long term goals (p = 0.04). Logistic regression identified participants who had previously been offered a CT (p = 0.01) or who spoke English as their first language (80% of cohort)(p = 0.01) reported less barriers to CT. There were no differences based on age in other domains (Personal Benefits; Personal/Social Value; Trust in CT). In all participants, differences were seen in the Personal Benefits domain if respondents had children (p = 0.05) or were currently working (p = 0.04). Conclusions: Age-related differences in attitudes towards CT suggest that tailored approaches to CT accrual of different patient groups may be warranted. Patient-centered delivery of information regarding CT, particularly for those in whom English is a second language and who are trial-naïve, may improve accrual and warrants further prospective, randomized study.
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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 | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».