Systematic review of barriers and facilitators to clinical trial enrollment among adolescents and young adults with cancer: Identifying opportunities for intervention
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents and young adults (AYAs) are underrepresented in cancer clinical trials (CCTs). Limited trial enrollment slows progress in improving survival rates and prevents the collection of valuable biospecimens. A systematic literature review was conducted to assess barriers and facilitators to AYA enrollment in CCTs and to identify opportunities to improve enrollment. The PubMed MEDLINE, Web of Science, Scopus, and PsycINFO databases were searched to identify studies relevant to AYA CCT enrollment. Eligibility criteria included the qualitative and/or quantitative evaluation of barriers and facilitators to AYA enrollment. One hundred fifty-five unique publications were identified; 13 were included in the final analysis. Barriers to AYA enrollment in CCTs included a lack of existing trials applicable to the patient population, limited access to available CCTs, and a lack of physician awareness of relevant trials. Facilitators of enrollment included optimizing the research infrastructure, improving the awareness of available CCTs among providers, and enhancing communication about CCTs between providers and patients. In conclusion, the limited available research reports institution- and patient-level barriers and facilitators to AYA CCT enrollment. Because of persistent disparities in AYA enrollment, there is an urgent need to further identify the barriers and facilitators to AYA CCT enrollment to determine actionable areas for intervention.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».