Investigator Experiences Using Mobile Technologies in Clinical Research: Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The successful adoption of mobile technology for use in clinical trials relies on positive reception from key stakeholders, including clinical investigators; however, little information is known about the perspectives of investigators using mobile technologies in clinical trials. OBJECTIVE: The aim of this study was to seek investigators' insights on the advantages and challenges of mobile clinical trials (MCTs); site-level budgetary, training, and other support needs necessary to adequately prepare for and implement MCTs; and the advantages and disadvantages for trial participants using mobile technologies in clinical trials. METHODS: Using a qualitative descriptive study design, we conducted in-depth interviews with investigators involved in the conduct of MCTs. Data were analyzed using applied thematic analysis. RESULTS: We interviewed 12 investigators who represented a wide variety of clinical specialties and reported using a wide range of mobile technologies. Investigators most commonly cited 3 advantages of MCTs over traditional clinical trials: more streamlined study operations, remote data capture, and improvement in the quality of studies and data collected. Investigators also reported that MCTs can be designed around the convenience of trial participants, and individuals may be more willing to participate in MCTs because they can take part from their homes. In addition, investigators recognized that MCTs can also involve additional burden for participants and described that operational challenges, technology adoption barriers, uncertainties about data quality, and time burden made MCTs more challenging than traditional clinical trials. Investigators stressed that additional training and dedicated staff effort may be needed to select a particular technology for use in a trial, helping trial participants learn and use the technology, and for staff troubleshooting the technology. Investigators also expressed that sharing data collected in real time with investigators and trial participants is an important aspect of MCTs that warrants consideration and potentially additional training and education. CONCLUSIONS: Investigator perspectives can inform the use of mobile technologies in future clinical trials by proactively identifying and addressing potential challenges.
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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 | 0,051 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».