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Enregistrement W4210388853 · doi:10.1093/oncolo/oyac030

Comparing Barriers and Facilitators to Adolescent and Young Adult Clinical Trial Enrollment Across High- and Low-Enrolling Community-Based Clinics

2022· article· en· W4210388853 sur OpenAlexaff
Elizabeth J. Siembida, Holli A. Loomans‐Kropp, Irene Tamí‐Maury, David R. Freyer, Lillian Sung, Howland E. Crosswell, Brad H. Pollock, Michael Roth

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésFacilitatorMedicineGatekeepingFamily medicinePsychological interventionClinical trialIntervention (counseling)NursingPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescent and young adult (AYA) patients with cancer are underrepresented on cancer clinical trials (CCTs), and most AYAs are treated in the community setting. Past research has focused on individual academic institutions, but factors impacting enrollment vary across institutions. Therefore, we examined the patterns of barriers and facilitators between high- and low-AYA enrolling community-based clinics to identify targets for intervention. MATERIALS AND METHODS: We conducted 34 semi-structured interviews with stakeholders employed used at National Cancer Institute Community Oncology Research Program (NCORP) affiliate sites ("clinics"). Stakeholders (eg, clinical research associates, patient advocates) were recruited from high- and low-AYA enrolling clinics. We conducted a content analysis and calculated the percentage of stakeholders from each clinic type that reported the barrier or facilitator. A 10% gap between high- and low-enrollers was considered the threshold for differences. RESULTS: Both high- and low-enrollers highlighted insufficient resources as a barrier and the presence of a patient eligibility screening process as a facilitator to AYA enrollment. High-enrolling clinics reported physician gatekeeping as a barrier and the improvement of departmental collaboration as a facilitator. Low-enrollers reported AYAs' uncertainty regarding the CCT process as a barrier and the need for increased physician endorsement of CCTs as a facilitator. CONCLUSIONS: High-enrolling clinics reported more barriers downstream in the enrollment process, such as physician gatekeeping. In contrast, low-enrolling clinics struggled with the earlier steps in the CCT enrollment process, such as identifying eligible trials. These findings highlight the need for multi-level, tailored interventions rather than a "one-size-fits-all" approach to improve AYA enrollment in the community setting.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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