Impact of the COVID‐19 pandemic on recruitment to clinical research studies in rheumatology
Notice bibliographique
Résumé
Recruitment to clinical studies is often challenging, and there has been increasing focus on developing strategies to promote participant recruitment (Treweek et al., 2018). During the current pandemic, the recruitment of participants to non‐COVID‐19‐related clinical studies has been negatively impacted by issues including prioritisation of COVID‐19 research, redeployment of research staff and the need for social distancing (Mitchell et al., 2020). Almost 90% of the National Institute for Healthcare Research non‐commercial research was paused in 2020 (Iacobucci, 2020). Anxieties relating to the pandemic have been elevated amongst the rheumatology patient community, particularly in relation to infection risk due to immunosuppressive treatment, self‐isolation, shielding and difficulty accessing usual care (Glintborg et al., 2021). Treatment decision‐making has also been negatively impacted, and healthcare professionals are less likely to initiate or step up treatment (Dejaco et al., 2021). These concerns are likely to exacerbate reluctance to participate in clinical research. It is likely that such behavioural and perceptual changes will continue to have an impact beyond the pandemic. To assess the likely impact on recruitment to clinical research studies in rheumatoid arthritis (RA) and to identify strategies to overcome barriers to clinical recruitment, the management committee of the Research into Inflammatory Arthritis Centre Versus Arthritis (RACE: www.race‐gbn.org) conducted an online survey of patients with a diagnosis of RA which was distributed to the membership of the National Society for Rheumatoid Arthritis (NRAS), the UK patient‐led organisation specialising in RA and juvenile idiopathic arthritis (JIA).
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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 | 0,140 | 0,286 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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; 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 ».