Results from a Theory-Guided Survey to Support Breast Cancer Trial Participation: Barriers, Enablers, and What to Do about them
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ensuring adequate, informed, and timely participation in clinical trials is a multifactorial problem. We have previously developed a systematic, tailorable survey development approach that is informed by theory, can identify barriers and enablers to participation, and can suggest recruitment strategies to address these issues. In this study, we surveyed subscribers to the Canadian Breast Cancer Network (CBCN) in order to identify a comprehensive list of theory-informed barriers and enablers relevant to participation in a hypothetical breast cancer trial. Methods: We developed and conducted an online survey of breast cancer patients informed by the Theoretical Domains Framework and designed to determine previous experience with clinical trials, knowledge about clinical trials, and importance of a comprehensive list of barriers and enablers to trial participation. Participants were contacted by email or through social media. Results: From 2451 subscribers of the CBCN, we received 244 responses and 210 completed surveys (244/2451 or 9.9% participation, 210/244 or 86.1% completion). A total of 38% of respondents indicated experience in trial participation, but 83% indicated confidence in their knowledge about clinical trials. Those who had previously participated in clinical trials were more confident in their knowledge (χ2= 6.77, p = 0.009) and answered more knowledge questions (t = −3.90 p = 0.000). Endorsed barriers and enablers to participation included 39 factors across 12 of 14 domains relevant to behaviour change. Our approach identifies barriers that might be meaningfully addressed by careful knowledge provision (‘If I would learn more about my condition’; ‘If I find the trial documents hard to understand’), those that may require other theory-informed approaches to address (‘my feelings about the quality of my drug plan’; ‘my worry over unknown side effects’), and those that may require tailored approaches depending on participant differences such as previous experience in trials (‘If there were patient-friendly decision-making tools to help you make your participation decision’). Discussion: This work demonstrates that a comprehensive, theory-guided survey of barriers and enablers to participation in breast cancer clinical trials is feasible, can lead to detailed knowledge about the issues related to participation in specific trials, and most importantly, can lead to insights about evidence-based ways to better support patient participation.
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 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 | 0,055 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».