Understanding potential barriers and enablers to a perioperative early phase cell therapy trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AIMS: Early-phase cell therapy clinical trials depend on patient and physician involvement, yet barriers can impede their participation. METHODS: To optimize engagement for a planned cell therapy trial to prevent perioperative cardiac complications, the authors conducted semi-structured interviews with at-risk patients and physicians who could potentially be involved in the study. The authors used the theoretical domains framework to systematically identify potential barriers and enablers. RESULTS: Forty-one interviews were conducted to reach data saturation, and four overall potential barriers to participation (themes) were identified. Theme 1 emphasizes that patients and physicians need accessible information to better understand the benefits and risks of the novel therapy and trial procedures and to address misconceptions. Theme 2 underscores the need for clarity on whether the trial's primary purpose is safety or efficacy, as this may influence patient and physician decisions. Theme 3 recognizes the resource and logistic realities for patients (e.g., convenient follow-up appointments) and physicians (e.g., personnel to assist in trial procedures, competing priorities). Theme 4 describes the importance of social influences (e.g., physicians and family, peers/colleagues) that may affect decisions to participate and the importance of patient preferences (e.g., availability of physicians to discuss the trial, including caregivers in discussions). CONCLUSIONS: Prospectively addressing these issues may help optimize feasibility prior to conducting an expensive, resource-intensive trial.
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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 | 0,208 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».