Willingness to Participate in Clinical Research Among Individuals With Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
This secondary analysis examined (1) factors associated with willingness to participate in clinical research for cognitive health among individuals with cognitive impairment and their care partners, and (2) concordance regarding such willingness between individuals with cognitive impairment and their care partners (dyads). Neuropsychological factors and willingness to participate in clinical research were collected using self-reported questionnaires. Participants' sociodemographic and clinical information was extracted from the University of Pittsburgh Alzheimer's Disease Research Center record. Binary logistic regression and Cohen's kappa coefficient analyses were performed. Greater trust in medical researchers ( p = 0.031, B = 0.127) and more severe cognitive impairment ( p = 0.009, B = −0.289) were associated with willingness to participate in clinical research among individuals with cognitive impairment. Dyadic agreement on willingness to have the individual with cognitive impairment enroll in clinical research was poor to fair (κ = 0.380). Findings suggest that individuals with cognitive impairment with greater trust in health professionals are more likely to agree to clinical research participation. Nurses and other health care providers who counsel individuals with cognitive impairment and their care partners should work to build trusting relationships with participants and be mindful of how increased trust can alter power dynamics between participants and health care professionals. [ Research in Gerontological Nursing, 15 (2), 76–84.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».