The Rethinking Clinical Trials (REaCT) Program. A Canadian-Led Pragmatic Trials Program: Strategies for Integrating Knowledge Users into Trial Design
Notice bibliographique
Résumé
We reviewed patient and health care provider (HCP) surveys performed through the REaCT program. The REaCT team has performed 15 patient surveys (2298 respondents) and 13 HCP surveys (1033 respondents) that have addressed a broad range of topics in breast cancer management. Over time, the proportion of surveys distributed by paper/regular mail has fallen, with electronic distribution now the norm. For the patient surveys, the median duration of the surveys was 3 months (IQR 2.5-7 months) and the median response rate was 84% (IQR 80-91.7%). For the HCP surveys, the median survey duration was 3 months (IQR 1.75-4 months), and the median response rate, where available, was 28% (IQR 21.2-49%). The survey data have so far led to: 10 systematic reviews, 6 peer-reviewed grant applications and 19 clinical trials. Knowledge users should be an essential component of clinical research. The REaCT program has integrated surveys as a standard step of their trials process. The COVID-19 pandemic and reduced face-to-face interactions with patients in the clinic as well as the continued importance of social media highlight the need for alternative means of distributing and responding to surveys.
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 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 | 0,360 | 0,784 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».