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Enregistrement W3017196397 · doi:10.5430/jha.v9n2p14

A cross-sectional survey on patient perception of subject payment for research

2020· article· en· W3017196397 sur OpenAlexvenueno aff
Merhunisa Karagic, Justin Chin, Jun Lin, Nanette B. Silverberg, Mary Lee‐Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaymentReimbursementSocioeconomic statusMedicineFamily medicineClinical trialTest (biology)DemographyActuarial scienceHealth careFinanceBusinessPopulationEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Research subjects may receive payment for their participation. Multiple models for payment have been proposed, however, the most ethical model is not completely clear.Objective: The purpose of the present study is to evaluate and quantify the public’s perception and to identify demographic determinants influencing said perceptions.Methods: Patients from a New York City medical clinic were queried using an adapted survey on medical research compensation consisting of 6 opinion-style questions pertaining to the payment of subjects enrolling in clinical trials and 9 demographic questions. Pearson’s chi-squared tests of independence with two-tailed alpha of 0.05 and correction for multiple testing were performed to determine statistical significance.Results: 440 respondents were recruited for participation, with broad distribution across age, race, and socioeconomic levels. For research payment, surveyed respondents preferred the market model (n = 265, 62%) compared to the reimbursement model (n = 72, 16.8%) or wage payment model (n = 64, 15%) and no payment (n = 27, 6.3%). Patients under the age of 60 were more likely to choose the market model (p = .01) compared to those over 60 selecting the reimbursement model (p = .001). 88.7% (n = 377) of respondents indicated they did not perceive clinical trial payment to be a bribe, with non-white patients being more likely to identify payment as a bribe (p = .025). 73.2% of respondents (n = 344) believed that poorer individuals were more likely to enroll. Patients without high school education and patients 60 years of age or older were more likely to believe that payment (p = .006 and p < .001, respectively) would have no influence on enrollment than those with high school education.Conclusions: Differences in mind-set towards clinical trials demonstrate older patients and individuals without a high school education may have differing opinions with regards to financial incentives in clinical trials. Sensitivity towards these attitudes may require alternative models of payment for future clinical trials.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
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)0,0000,000

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 Opus0,525
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,069 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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