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Enregistrement W2995954147 · doi:10.1186/s12969-019-0378-6

Patient and caregiver engagement in research: factors that influence co-enrollment in research

2019· article· en· W2995954147 sur OpenAlexaff
Leanne K. Elliott, Herman Bami, Maxwell J. Gelkopf, Ryan C. Yee, Brian M. Feldman, Y. Ingrid Goh

Notice bibliographique

RevuePediatric Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineQualitative researchFocus groupQuality of life (healthcare)Vulnerability (computing)Session (web analytics)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recruitment of pediatric participants in studies is difficult due to the vulnerability of this population and the scarcity of certain conditions. Co-enrolling in multiple studies is a strategy that may help overcome this problem. Although anecdotal evidence suggests that co-enrollment may increase patient and caregiver burden, few studies have been conducted from the patient perspective. The objective of this quality improvement project was to elicit patient and caregiver opinions on co-enrolling in multiple research studies. METHODS: Patients and caregivers attending the rheumatology clinic at The Hospital for Sick Children were invited to participate in a semi-structured interview or focus group session. Participants were asked to respond to ten prompts, organized into five categories: experience in clinical research, multiple studies, study selection, study timing and other comments. Sessions were recorded, transcribed and analyzed using NVivo 10 to identify common themes. RESULTS: Overall, eighteen caregivers and two patients were included in the study. Participants felt that the level of study involvement, rather than the number of studies, was the biggest factor affecting their decision to participate. Another factor commonly identified was the competing demands of participants' work and family life. Participants indicated that they generally preferred to be informed about all study opportunities and liked to receive this information prior to their appointments. Once informed, they preferred to be approached by the research team while they were waiting for their appointment. CONCLUSION: Patients and caregivers are open to the concept of co-enrolling in multiple research studies. There are multiple factors which influence decisions to co-enroll in studies including the demands of the study and personal limitations. These findings will help guide the design and practices of future research.

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)0,122
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,298
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 enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1220,298
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,506
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,024 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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