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Enregistrement W2899380400 · doi:10.1177/2168479018805433

Survey of Awareness and Perceptions of Canadians on the Benefits and Risks of Clinical Trials

2018· article· en· W2899380400 sur OpenAlexaffabout
Donald J. Willison, Dawn P. Richards, Alison Orth, Heather A. Harris, Susan Marlin

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Innovation & Regulatory Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialMedicineClinical researchFamily medicinePerceptionAlternative medicinePharmacyPsychologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the Canadian public's perspective regarding clinical trials. METHODS: We surveyed 1602 Ontario and British Columbia residents to ascertain their understanding of and willingness to participate in clinical trials. RESULTS: Clinical trials are regarded positively with overall perceptions that they provide societal and personal benefits. Most respondents were somewhat (49%) or very willing (19%) to participate in a clinical trial. This increased with age and level of education. It was also greater among those with poor or very poor health, those with multiple chronic conditions, and those who had previously been invited into a clinical trial, all of which were correlated with age. Still, there was room for improvement in awareness and understanding of clinical trials. Forty-three percent of those surveyed felt not very informed or not at all informed and 37% had no opinion regarding clinical trials. Respondents would most often turn to their treating physician if considering participating in a clinical trial and least often to social media. CONCLUSION: While Canadians' views about clinical trials are generally positive, they are somewhat muted and a significant minority feels poorly or not at all informed. They are less willing to participate in clinical research than Americans and are roughly equivalent to Europeans. While clinicians are the top choice for learning about clinical trials, they have little or no training and little time for this role. As we move toward integrating clinical trials into the practice setting, these issues of time, training, and resources must be addressed.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,826
Tête enseignante GPT0,646
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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