Co-production of randomized clinical trials with patients: a case study in autologous hematopoietic stem cell transplant for patients with scleroderma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasingly, it is argued that clinical trials struggle to recruit participants because they do not respond to key questions or study treatments that patients will be willing or able to use. This study explores how elicitation of patient-preferences can help designers of randomized controlled trials (RCTs) understand the impact of changing modifiable aspects of treatments or trial design on recruitment. METHODS: Focus groups and a discrete choice experiment (DCE) survey were used to elicit preferences of people with scleroderma for autologous hematopoietic stem cell transplant (AHSCT) treatment interventions. Preferences for seven attributes of treatment (effectiveness, immediate and long-term risk, care team composition and experience, cost, travel distance) were estimated using a mixed-logit model and used to predict participation in RCTs. RESULTS: Two hundred seventy-eight people with scleroderma answered the survey. All AHSCT treatment attributes significantly influenced preferences. Treatment effectiveness and risk of late complications contributed the most to participants' choices, but modifiable factors of distance to treatment center and cost also affected preferences. Predicted recruitment rates calibrated with participation in a recent trial (33%) and suggest offering a treatment closer to home, at lower patient cost, and with holistic, multidisciplinary care could increase participation to 51%. CONCLUSIONS: Through a patient engaged approach to preference elicitation for different features of AHSCT treatment options, we were able to predict what drives the decisions of people with scleroderma to participate in RCTs. Knowledge regarding concerns and the trade-offs people are willing to make can inform clinical study design, improving recruitment rates and potential uptake of the treatment of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | MétarechercheÉtudes des sciences et des technologies Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,361 | 0,464 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».