International perspectives on suboptimal patient‐reported outcome trial design and reporting in cancer clinical trials: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Evidence suggests that the patient-reported outcome (PRO) content of cancer trial protocols is frequently inadequate and non-reporting of PRO findings is widespread. This qualitative study examined the factors influencing suboptimal PRO protocol content, implementation, and reporting, and use of PRO data during clinical interactions. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with four stakeholder groups: (1) trialists and chief investigators; (2) people with lived experience of cancer; (3) international experts in PRO cancer trial design; (4) journal editors, funding panelists, and regulatory agencies. Data were analyzed using directed thematic analysis with an iterative coding frame. RESULTS: Forty-four interviews were undertaken. Several factors were identified that could influenced effective integration of PROs into trials and subsequent findings. Participants described (1) late inclusion of PROs in trial design; (2) PROs being considered a lower priority outcome compared to survival; (3) trialists' reluctance to collect or report PROs due to participant burden, missing data, and perceived reticence of journals to publish; (4) lack of staff training. Strategies to address these included training research personnel and improved communication with site staff and patients regarding the value of PROs. Examples of good practice were identified. CONCLUSION: Misconceptions relating to PRO methodology and its use may undermine their planning, collection, and reporting. There is a role for funding, regulatory, methodological, and journalistic institutions to address perceptions around the value of PROs, their position within the trial outcomes hierarchy, that PRO training and guidance is available, signposted, and readily accessible, with accompanying measures to ensure compliance with international best practice guidelines.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».