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Enregistrement W3200840178 · doi:10.2196/33608

Evaluating the Impact of Incentives on Clinical Trial Participation: Protocol for a Mixed Methods, Community-Engaged Study

2021· article· en· W3200840178 sur OpenAlexvenueno aff
Jerome T. Galea, Karah Y. Greene, Brandon Nguyen, Andrea N. Polonijo, Karine Dubé, Jeff Taylor, Christopher Christensen, Zhiwei Zhang, Brandon Brown

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésIncentiveFocus groupStakeholderIncentive programPublic relationsResearch designInstitutional review boardEmpirical researchQualitative researchBusinessPsychologyMedicineMarketingPolitical scienceEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Monetary incentives in research are frequently used to support participant recruitment and retention. However, there are scant empirical data regarding how researchers decide upon the type and amount of incentives offered. Likewise, there is little guidance to assist study investigators and institutional review boards (IRBs) in their decision-making on incentives. Monetary incentives, in addition to other factors such as the risk of harm or other intangible benefits, guide individuals' decisions to enroll in research studies. These factors emphasize the need for evidence-informed guidance for study investigators and IRBs when determining the type and amount of incentives to provide to research participants. OBJECTIVE: The specific aims of our research project are to (1) characterize key stakeholders' views on and assessments of incentives in biomedical HIV research; (2) reach consensus among stakeholders on the factors that are considered when choosing research incentives, including consensus on the relative importance of such factors; and (3) pilot-test the use of the guidance developed via aims 1 and 2 by presenting stakeholders with vignettes of hypothetical research studies for which they will choose corresponding incentive types. METHODS: Our 2-year study will involve monthly, active engagement with a stakeholder advisory board of people living with HIV, researchers, and IRB members. For aim 1, we will conduct a nationwide survey (N=300) among people living with HIV to understand their views regarding the incentives used in HIV research. For aim 2, we will collect qualitative data by conducting focus groups with people living with HIV (n=60) and key informant interviews with stakeholders involved in HIV research (people living with HIV, IRB members, and biomedical HIV researchers: n=36) to extend and deepen our understanding of how incentives in HIV research are perceived. These participants will also complete a conjoint analysis experiment to gain an understanding of the relative importance of key HIV research study attributes and the impact that these attributes have on study participation. The data from the nationwide survey (aim 1) will be triangulated with the qualitative and conjoint analysis data (aim 2) to create 25 vignettes that describe hypothetical HIV research studies. Finally, individuals from each stakeholder group will select the most appropriate incentive that they feel should be used in each of the 25 vignettes (aim 3). RESULTS: The stakeholder advisory board began monthly meetings in March 2021. All study aims are expected to be completed by December 2022. CONCLUSIONS: By studying the role of incentives in HIV clinical trial participation, we will establish a decision-making paradigm to guide the choice of incentives for HIV research and, eventually, other types of similar research and facilitate the ethical recruitment of clinical research participants. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04809636; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04809636. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/33608.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,174
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,177
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1740,177
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,021

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.

Tête enseignante Opus0,984
Tête enseignante GPT0,887
Écart entre enseignants0,097 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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