Recruitment Challenges for Studies of Deep Brain Stimulation for Treatment-Resistant Depression
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Deep brain stimulation (DBS) is currently an investigational treatment for treatment-resistant depression (TRD). There is a need for more DBS trials to strengthen existing evidence of its efficacy for both regulatory and clinical reasons. Recruitment for DBS trials remains challenging due to unproven efficacy in sham-controlled DBS trials, invasive nature of the intervention and stringent eligibility criteria in patient selection. Here, we examined the referral patterns and reasons for exclusion of subjects in our DBS trial. METHODS: Data were collected from all patients who expressed interest in participating in a DBS study involving subcallosal cingulate region from 2014 to 2016. Referral sources were categorized as either self-referral or professional referral. Evaluation for eligibility was performed in three stages; initial contact, brief telephone assessment, and in-person psychiatric evaluation. The reasons for exclusion were documented. Descriptive and inferential statistics were used for analysis. RESULTS: Of the 225 patients who contacted us initially, 22 (9.2%) underwent DBS surgery. Self-referral was higher than the referral from professionals (72% versus 28%, P<0.0001). However, the acceptance rate for surgery was higher among the professional referrals than from self-referrals (40% versus 15%, P=0.03). The common reasons for exclusion were self-withdrawal (38.4%), residing out of province or country (26.1%) and psychiatric/medical comorbidity (21.7%). CONCLUSION: These findings provide insight into DBS candidacy for future TRD trials. It suggests a need for comprehensive recruitment strategies including active engagement of patients and professionals throughout trials, and effective referral communication with education to optimize recruitment for future DBS trials.
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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 | 0,336 | 0,328 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».