3. Clinical Trials Knowledge in Oncology Patients: a Comparison of Actual Knowledge versus Trialists’ Priorities
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advancements in oncology depend on clinical trials, yet recruitment to trials remains poor. Previous efforts to increase enrolment by providing educational materialsto patients have improved patient understanding of trials, but not recruitment. To understand the clinical trials knowledge gaps among oncology patients, surveys of patients and trialists were conducted and compared. Methods: Patients completed a questionnaire measuring their understanding of key concepts in clinical trials. Twenty-two “true/false/do not know” knowledge questions, two 5-point Likert opinion questions, one free-text space and demographics were collected. Trialists (nurses and physicians) completed 13 five-point Likert scale questions plus freetext space to measure the importance they placed on patient knowledge of specific topics. The relationship between what trialists valued and actual patient knowledge was compared. Results: Patients thought they had a good understanding of clinical trials (50%) however this apparent understanding of clinical trials was not reflected in the scoring as only 58.3% (SD 23.5) of questions were answered correctly. There were positive associations shown between education level, personal belief of understanding and willingness to join a clinical trial with percentage of correct responses (p=0.006, p<0.001, p=0.002 respectively). For topics given high knowledge priority by trialists, patients gave correct answers for lessthan 50%. Conclusion: Among patients with cancer, there is a poor knowledge of clinical trials and a gap between what trialists think patients ought to know and actual patientunderstanding. These results support the development of educational materials on clinical trials for oncology.
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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 | 0,013 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».