Factors that influence community hospital involvement in clinical trials: A qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: The successful conduct of randomized clinical trials (RCTs) is often impeded by recruitment difficulties. Community hospitals see large volumes of patients but rarely participate in trials. The objective of this study was to explore how research stakeholders identify and understand the contextual, organizational, research, and individual-level factors that influence the engagement of community hospitals in Ontario to participate in RCTs as partner sites. METHODS: In this descriptive, qualitative study, semi-structured interviews were conducted with a purposeful sample of 18 individuals who are familiar with the processes associated with engaging community hospitals for research or recruiting participants from these sites into trials. Demographic data were summarized using descriptive statistics. The principles of conventional content analysis were used to code, categorize and synthesize the interview data. RESULTS: Informed by participants' descriptions, the results were organized within three unique stages that describe the process of recruitment within community hospitals: (a) community hospital engagement; (b) initiation of the project in the community hospitals; and (c) recruiting patients. The key barriers were the invisibility of the community hospitals to research investigators and the lack of research infrastructure in most of the community hospitals. Increased communication and sharing of resources between academic centers and community hospitals facilitated recruitment across all three stages. CONCLUSION: Our results illustrated a willingness of community hospitals to participate in RCTs, but a lack of capacity for research. Additional efforts by trial coordinating sites are required to recruit community hospitals, but their inclusion improves the generalizability of trial results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,633 | 0,958 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».