Experimental (Re)structuring: The Clinical Trial as Turning Point Among Medical Research Participants
Notice bibliographique
Résumé
Amid the growth of addiction medicine randomized controlled trials (RCTs), scholars have begun examining participants' study experiences, highlighting facilitators and barriers to enrollment. However, this work can overlook the interplay between trial participation and social-structural dimensions among people with substance use disorders linked to the social nature of use, socioeconomic marginalization, and time demands of substance procurement and use. To effectively conduct RCTs with this unique population, it is necessary to examine the broader social context of study participation. We conducted nested qualitative interviews with 22 participants involved in an RCT testing a treatment for alcohol and opioid use disorders in HIV clinics. Thematic analyses revealed social-structural circumstances shaping RCT participation as well as how participation constitutes a turning point, prompting individuals to reconfigure social networks, reorient to spatial environments, and reorganize day-to-day life-with implications for how substance use disorder RCTs should be approached by researchers.
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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 | 0,460 | 0,512 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,047 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».