Why trials lose participants: A multitrial investigation of participants’ perspectives using the theoretical domains framework
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To use the Theoretical Domains Framework (TDF) to identify barriers and enablers to participant retention in trials requiring questionnaire return and/or attendance at follow-up clinics. STUDY DESIGN AND SETTING: We invited participants (n = 607) from five pragmatic effectiveness trials, who missed at least one follow-up time point (by not returning a questionnaire and/or not attending a clinic visit), to take part in semistructured telephone interviews. The TDF informed both data collection and analysis. To establish what barriers and enablers most likely influence the target behavior the domain relevance threshold was set at >75% of participants mentioning the domain. RESULTS: Sixteen participants (out of 25 showing interest) were interviewed. Overall, seven theoretical domains were identified as both barriers and enablers to the target behaviors of attending clinic appointments and returning postal questionnaires. Barriers frequently reported in relation to both target behaviours stemmed from participants' knowledge, beliefs about their capabilities and the consequences of performing (or not performing) the behavior. Two domains were identified as salient for questionnaire return only: goals; and memory, attention and decision-making. Emotion was identified as relevant for clinic attendance only. CONCLUSION: This is the first study informed by behavioural science to explore trial participants' accounts of trial retention. Findings will serve as a guiding framework when designing trials to limit barriers and enhance enablers of retention within clinical 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 | 0,496 | 0,469 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».