A qualitative study of barriers and facilitators to enrollment of adolescents and young adults onto cancer clinical trials at NCI community oncology research program (NCORP) sites.
Notice bibliographique
Résumé
e19050 Background: Cancer clinical trials (CCTs) contribute to improving patient survival and quality of life; however, adolescents and young adults (AYAs, 15-39 years old), are underrepresented in CCTs, especially in the community setting. We aimed to identify barriers and facilitators to AYA CCT enrollment in the NCORP. Methods: We conducted 43 one-on-one semi-structured qualitative interviews with key stakeholders involved in the enrollment of AYAs across a diverse group of NCORP primary (n = 5) and affiliate (n = 10) sites. Interviews were conducted remotely by 3 trained interviewers using the Zoom platform. Stakeholders were recruited from high and low AYA enrolling sites (AYA/total site enrollments > 10% and < 3%, respectively). Stakeholders were overall NCORP Site PIs (n = 5), lead NCORP administrators (n = 4), clinical research associates (n = 11), medical and pediatric oncologists involved in the enrollment of AYAs (n = 7), regulatory research associates (n = 5), nurse navigators (n = 6), and patient advocates (n = 5). Interviews were audiotaped and transcribed. Thematic analysis was conducted to identify themes and relate them back to our primary research questions regarding barriers and facilitators to AYA CCT enrollment. Results: Stakeholder views on enrollment barriers centered on 5 main themes: (1) lack of site-level prioritization or discussion of AYA enrollment; (2) limited number of clinical trials for AYAs available nationally, with few trials opened locally; (3) insufficient resources and research staff; (4) concerns about the cost effectiveness of opening AYA trials due to low numbers of eligible patients; and (5) patient misconceptions about CCTs. Stakeholder views on enrollment facilitators centered on 3 main themes: (1) presence of an AYA program focused on increasing enrollment; (2) having a designated site AYA “champion”; and (3) having site leadership identify AYA enrollment as a priority. Stakeholders agreed that incentivizing AYA enrollments via increased reimbursement and/or study credits could potentially lead to increased enrollment. Conclusions: In addition to identifying multiple shared barriers to AYA CCT enrollment, our study also identified possible interventions for enrollment improvement, including designation of AYA “champions”, increased reimbursement for AYA enrollments, and improving AYA’s understanding of CCTs. Further studies are needed to assess the impact of interventions aimed at increasing AYA enrollment across the NCORP.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».