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Enregistrement W2996421422 · doi:10.1371/journal.pone.0226081

Using evidence when planning for trial recruitment: An international perspective from time-poor trialists

2019· article· en· W2996421422 sur OpenAlexaboutno aff
Heidi Gardner, Shaun Treweek, Katie Gillies

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of AberdeenChief Scientist Office
Mots-clésStakeholderPsychological interventionStakeholder engagementClinical trialPerspective (graphical)Qualitative researchPatient recruitmentQualitative propertyMedical educationMedicinePublic relationsNursingPsychologyPolitical scienceComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Recruiting participants to trials is challenging. To date, research has focussed on improving recruitment once the trial is underway, rather than planning strategies to support it, e.g. developing trial information leaflets together with people like those to be recruited. We explored whether people involved with participant recruitment have explicit planning strategies; if so, how these are developed, and if not, what prevents effective planning. METHODS: Design: Individual qualitative semi-structured interviews. Data were analysed using a Framework approach, and themes linked through comparison of data within and across stakeholder groups. Participants: 23 international trialists (UK, Canada, South Africa, Italy, the Netherlands); 11 self-identifying as 'Designers'; those who design recruitment methods, and 12 self-identifying as 'Recruiters'; those who recruit participants. Interviewees' had recruitment experience spanning diverse interventions and clinical areas. Setting: Primary, secondary and tertiary-care sites involved in trials, academic institutions, and contract research organisations supporting pharmaceutical companies. RESULTS: To varying degrees, respondents had prospective strategies for recruitment. These were seldom based on rigorous evidence. When describing their recruitment planning experiences, interviewees identified a range of influences that they believe impacted success: The timing of recruitment strategy development relative to the trial start date, and who is responsible for recruitment planning.The methods used to develop trialists' recruitment strategy design and implementation skills, and when these skills are gained (i.e. before the trial or throughout).The perceived barriers and facilitators to successful recruitment planning; and how trialists modify practice when recruitment is poor. CONCLUSIONS: Respondents from all countries considered limited time and disproportionate approvals processes as major challenges to recruitment planning. Poor planning is a mistake that trialists live with throughout the trial. The experiences of our participants suggest that effective recruitment requires strategies to increase the time for trial planning, as well as access to easily implementable evidence-based strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,914
Tête enseignante GPT0,634
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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