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Enregistrement W3208303657 · doi:10.1101/2021.10.28.21265624

Feasibility and lessons learned on remote trial implementation from TestBoston, a fully remote, longitudinal, large-scale COVID-19 surveillance study

2021· preprint· en· W3208303657 sur OpenAlexaff
Sarah Naz‐McLean, Andy Kim, Andrew Zimmer, Hannah H. Laibinis, Jen Lapan, Paul Tyman, Jessica Hung, Christina Kelly, Himaja Nagireddy, Surya Narayanan-Pandit, Margaret M. McCarthy, Saee Ratnaparkhi, Henry Rutherford, Rajesh Patel, Scott Dryden‐Peterson, Deborah T. Hung, Ann E. Woolley, Lisa A. Cosimi

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusMedicineLongitudinal studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyData collectionGerontologyFamily medicineEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Importance Remote clinical trials may reduce barriers to research engagement resulting in more representative samples. A critical evaluation of this approach is imperative to optimize this paradigm shift in research. Objective To assess design and implementation factors required to maximize enrollment and retention in a fully remote, longitudinal COVID-19 testing study. Design Fully remote longitudinal study launched in October 2020 and ongoing; Study data reported through July 2021. Setting Brigham and Women’s Hospital, Boston MA Participants Adults, 18 years or older, within 45 miles of Boston, MA. Intervention Monthly and “on-demand” at-home SARS-CoV-2 RT-PCR and antibody testing using nasal swab and dried blood spot self-collection kits and electronic surveys to assess symptoms and risk factors for COVID-19. Main Outcomes Enrollment, retention, and lessons learned. Results Between October 2020 and January 2021, we enrolled 10,289 participants reflective of Massachusetts census data. Mean age was 47 years (range 18-93), 5855 (56.9%) were assigned female sex at birth, 7181(69.8%) reported being White non-Hispanic, 952 (9.3%) Hispanic/Latinx, 925 (9.0%) Black, 889 (8.6%) Asian, and 342 (3.3%) other and/or more than one race. Lower initial enrollment among Black and Hispanic/Latinx individuals required an adaptive approach, leveraging connections to the medical system, coupled with community partnerships to ensure a representative cohort. Longitudinal retention was higher among participants who were White non-Hispanic, older, working remotely, and with lower socioeconomic vulnerability. Considerable infrastructure, including a dedicated participant support team and robust technology platforms was required to reduce barriers to enrollment, promote retention, ensure scientific rigor, improve data quality, and enable an adaptive study design to increase real-world accessibility. Conclusions The decentralization of clinical trials through remote models offers tremendous potential to engage representative cohorts, scale biomedical research, and promote accessibility by reducing barriers common in traditional trial design. Our model highlights the critical role that hospital-community partnerships play in remote recruitment, and the work still needed to ensure representative enrollment. Barriers and burdens within remote trials may be experienced disproportionately across demographic groups. To maximize engagement and retention, researchers should prioritize intensive participant support, investment in technologic infrastructure and an adaptive approach to maximize engagement and retention. Trial Registration N/A Key Points Question Longitudinal clinical studies typically rely on in-person interactions to support recruitment, retention, and implementation. We define factors that promote demographically representative recruitment and retention through implementation of a fully remote COVID-19 study. Findings Remote trial models can reduce barriers to research participation and engage representative cohorts. Recruitment was strengthened by leveraging the medical system. Implementation highlighted participant burdens unique to this model, underscoring the need for a significant participant support team, robust technological infrastructure, and an adaptive, iterative approach. Meaning As remote trials become more common following the COVID-19 pandemic, methodologies to ensure accessibility, representation, and efficiency are crucial.

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)0,408
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,274
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4080,274
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0070,007
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,596
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,012 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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