Patients’ Willingness and Perspectives Toward Chimeric Antigen Receptor T-Regulatory Cell Therapy for Inflammatory Bowel Diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inflammatory bowel disease is a life-changing disease resulting from recurrent intestinal inflammation. Current therapies (eg, steroids and biologics) are associated with mild to severe side effects, and none provide a cure. Recent research has focused on genetically engineering gut-specific anti-inflammatory T-regulatory cells (CAR-Tregs) to control intestinal inflammation, a logistically and conceptually complex approach. The purpose of our study was to understand patients' willingness to try CAR-Treg given 2 hypothetical scenarios-in a clinical trial or as a new treatment. Methods: We surveyed people living with inflammatory bowel disease about their willingness to try CAR-Treg. The online survey was developed using patient focus groups and associated literature. We recruited participants through email and social media. We used descriptive and inferential statistics to analyze closed-ended questions and inductive thematic analysis to analyze open-ended follow-up questions. Results: Survey participants indicated high willingness to try CAR-Treg therapy in both a clinical trial and as a new treatment. Willingness to try was not correlated with disease state or medication history. Women were less likely than men to indicate willingness to participate in a clinical trial. Participants' reasons for being willing to try CAR-Treg therapy included the wish to change their current treatment and the calling to participate in research. Participants that were not willing to try CAR-Treg mentioned the lack of long-term data and the success of their current therapy. Conclusions: This is the first study to our knowledge to investigate patient willingness to try CAR-Treg therapy. Our results demonstrate the promise of moving this therapy into clinical practice as most patients indicated willingness to try.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle