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Enregistrement W3136436347 · doi:10.1093/jncics/pkab027

Barriers and Facilitators to Adolescent and Young Adult Cancer Trial Enrollment: NCORP Site Perspectives

2021· article· en· W3136436347 sur OpenAlexaff
Elizabeth J. Siembida, Holli A. Loomans‐Kropp, Irene Tamí‐Maury, David R. Freyer, Lillian Sung, Howland E. Crosswell, Brad H. Pollock, Michael Roth

Notice bibliographique

RevueJNCI Cancer Spectrum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineMEDLINEFamily medicineYoung adultGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although it is well documented that adolescents and young adults (AYAs) with cancer have low participation in cancer clinical trials (CCTs), the underlying reasons are not well understood. We used the National Cancer Institute Community Oncology Research Program (NCORP) network to identify barriers and facilitators to AYA CCT enrollment, and strategies to improve enrollment at community-based and minority and/or underserved sites. Methods: We performed one-on-one semistructured qualitative interviews with stakeholders (NCORP site principle investigators, NCORP administrators, physicians involved in enrollment, lead clinical research associates or clinical research nurses, nurse navigators, regulatory research associates, patient advocates) in the AYA CCT enrollment process. NCORP sites that included high and low AYA-enrolling affiliate sites and were diverse in geography and department representation (eg, pediatrics, medical oncology) were invited to participate. All interviews were recorded and transcribed. Themes related to barriers and facilitators and strategies to improve enrollment were identified. Results: We conducted 43 interviews across 10 NCORP sites. Eleven barriers and 13 facilitators to AYA enrollment were identified. Main barriers included perceived limited trial availability and eligibility, physician gatekeeping, lack of provider and research staff time, and financial constraints. Main facilitators and strategies to improve AYA enrollment included having a patient screening process, physician endorsement of trials, an "AYA champion" on site, and strong communication between medical and pediatric oncology. Conclusions: Stakeholders identified several opportunities to address barriers contributing to low AYA CCT enrollment at community-based and minority and/or underserved sites. Results of this study will inform development and implementation of targeted interventions to increase AYA CCT enrollment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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