Strategies to Improve Recruitment to a De-escalation Trial: A Mixed-Methods Study of the OPTIMA Prelim Trial in Early Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: De-escalation trials are challenging and sometimes may fail due to poor recruitment. The OPTIMA Prelim randomised controlled trial (ISRCTN42400492) randomised patients with early stage breast cancer to chemotherapy versus 'test-directed' chemotherapy, with a possible outcome of no chemotherapy, which could confer less treatment relative to routine practice. Despite encountering challenges, OPTIMA Prelim reached its recruitment target ahead of schedule. This study reports the root causes of recruitment challenges and the strategies used to successfully overcome them. MATERIALS AND METHODS: A mixed-methods recruitment intervention (QuinteT Recruitment Intervention) was used to investigate the recruitment difficulties and feedback findings to inform interventions and optimise ongoing recruitment. Quantitative site-level recruitment data, audio-recorded recruitment appointments (n = 46), qualitative interviews (n = 22) with trialists/recruiting staff (oncologists/nurses) and patient-facing documentation were analysed using descriptive, thematic and conversation analyses. Findings were triangulated to inform a 'plan of action' to optimise recruitment. RESULTS: Despite best intentions, oncologists' routine practices complicated recruitment. Discomfort about deviating from the usual practice of recommending chemotherapy according to tumour clinicopathological features meant that not all eligible patients were approached. Audio-recorded recruitment appointments revealed how routine practices undermined recruitment. A tendency to justify chemotherapy provision before presenting the randomised controlled trial and subtly indicating that chemotherapy would be more/less beneficial undermined equipoise and made it difficult for patients to engage with OPTIMA Prelim. To tackle these challenges, individual and group recruiter feedback focussed on communication issues and vignettes of eligible patients were discussed to address discomforts around approaching patients. 'Tips' documents concerning structuring discussions and conveying equipoise were disseminated across sites, together with revisions to the Patient Information Sheet. CONCLUSIONS: This is the first study illuminating the tension between oncologists' routine practices and recruitment to de-escalation trials. Although time and resources are required, these challenges can be addressed through specific feedback and training as the trial is underway.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,236 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».