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Enregistrement W4223955247 · doi:10.3390/curroncol29040232

Motivation to Consent and Adhere to the FORT Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4223955247 sur OpenAlexaffvenue
Christine Maheu, Valerie Lok, Jacqueline Galica, M. Tse, Emma Maltus, Lauriane Giguère, Wing Lam Tock, Sophie Lebel

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster UniversityJewish General HospitalQueen's UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialInformed consentAlternative medicineFamily medicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this qualitative study was to identify the motivational factors that influence cancer survivors to participate and adhere to the fear of cancer recurrence (FCR) FORT randomized controlled trial (RCT). Fifteen women diagnosed with breast and gynecological cancer who took part in the FORT RCT were interviewed about their experience to consent and adhere to the trial. The transcribed interviews were content analyzed within a relational autonomy framework. The analysis revealed that the participants' motivation to consent and adhere to the FORT RCT was structured around thirteen subthemes grouped into four overarching themes: (1) Personal Influential Factors; (2) Societal Motivations; (3) Structural Influences; and (4) Gains in Emotional Support. The unique structures of the trial such as the group format, the friendships formed with other participants in their group and with the group leaders, and the right timing of the trial within their cancer survivorship trajectory all contributed to their motivation to consent and adhere to the FORT RCT. While their initial motivation to participate was mostly altruistic, it was their personal gains obtained over the course of the trial that contributed to their adherence. Potential gains in emotional and social support from psycho-oncology trials should be capitalized when approaching future participants as a mean to improve on motivations to consent and adhere.

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)0,130
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1300,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,656
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,018 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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