Engaging Patients for Clinical Trials in Africa: Patient-Centered Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trials in oncology are an emergent field in sub-Saharan Africa. There is a long history of clinical trials in high-income countries (HICs), with increasing attempts to develop patient-centric approaches and to evaluate patient-centered outcomes. The challenge remains as to how these trends could be adopted in low-resource settings and adapted to best fit the different health ecosystems that coexist on the African continent. Models that evaluate patient-related outcomes and measures and that are used in HICs must be modified, adopted, and adapted to suit the diverse populations and the low-resource settings in most of the continent. Patient engagement in clinical trials in Africa must be well nuanced, and it demands innovation and application of models that consider established but tailored notions/principles of patient and community engagement and the unique sociocultural aspects of different populations. It also must be linked to strategies that aim to improve patient education, health literacy, and access to services and to encourage and protect patient autonomy.
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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 | 0,160 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,020 |
| Communication savante | 0,024 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».