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Enregistrement W2997559877 · doi:10.1177/1740774519895966

Trial marketing in the Pan-Canadian Early Detection of Lung Cancer Study

2020· article· en· W2997559877 sur OpenAlexafffundabout
Janice Rudkowski, Gregory R. Pond, Alain Tremblay, Michael Johnston, Glen Goss, Garth Nicholas, Simon Martel, Geoffrey Liu, Heidi Schmidt, Martin C. Tammemägi, Sukhinder Atkar-Khattra, Ming‐Sound Tsao, Stephen Lam, John R. Goffin

Notice bibliographique

RevueClinical Trials · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreBC Cancer AgencyMcMaster UniversityBrock UniversityUniversity of CalgaryPrincess Margaret Cancer CentreMemorial University of NewfoundlandUniversité LavalUniversity of OttawaUniversity Health NetworkToronto Metropolitan UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesTerry Fox Research Institute
Mots-clésContext (archaeology)Lung cancerMedicineObservational studyLung cancer screeningFamily medicineClinical trialInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recruitment to clinical trials is suboptimal, increasing costs, and delaying the potential implementation of clinical advances. Among other barriers, the lack of marketing experience among trialists may limit recruitment. In this observational study, in the context of the Pan-Canadian Early Detection of Lung Cancer Trial, we assessed the value of a motivational survey of study participants in planning a tailored advertising campaign and analysed the value of individual components of advertising in generating telephone calls to the study and recruited subjects. METHODS: The Pan-Canadian Early Detection of Lung Cancer Trial was a single arm study assessing risk modelling for lung cancer screening by low-dose computed tomography scan and autofluorescence bronchoscopy. Individuals were recruited to eight sites across Canada without a central marketing plan. On contact with the study, individuals reported how they heard about the study according to a predefined list. One site, the Juravinski Cancer Centre, worked with a marketing expert to develop a survey to assess participant motivations, source of study awareness, and personal habits. The survey was used to develop a media campaign for recruitment. Media events were collected from all sites. The primary analysis assessed the number of telephone contacts and recruited subjects associated with various media factors. Individual print media characteristics were assessed for their effect on recruitment. RESULTS: At all sites, 7059 individuals contacted the study, and 2537 were eligible and recruited. Among 52 individuals completing the Juravinski Cancer Centre survey, motivation included concern for personal risk of lung cancer (71%), followed by desire to contribute to a cure (67%), followed by personal knowledge of a person with lung cancer (50%). Most reported hearing of the study from the newspaper (58%) despite no print ad yet being distributed. With survey input, a newsprint campaign was executed. The number of media events varied by site (median: 13, range: 3-28). Among all recruits, 56.4% reported referral by newspaper followed by family/friend (14%). Telephone contacts and recruited subjects per event varied significantly by site, while unpaid media events appeared superior to paid events. Print media characteristics associated with increased telephone contacts and recruitment included use of a rational appeal (vs a mixed rational-emotional), less use of white space, and larger headline font. CONCLUSION: A survey of trial candidates provides useful information regarding personal motivation, media use, and lifestyle. Unpaid media events appear superior in generating recruitment, while print media may be superior to radio and television in selecting eligible recruits. The utility of individual print media characteristics appears to differ from the commercial advertising literature. Further research on marketing in clinical trials is encouraged to improve recruitment ( ClinicalTrials.gov registration: NCT00751660, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT00751660 ).

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,881
Tête enseignante GPT0,715
Écart entre enseignants0,166 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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