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Enregistrement W4225140903 · doi:10.14740/jocmr4670

Participant Perspectives Concerning Resuming Clinical Research in the Era of COVID-19

2022· article· en· W4225140903 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel S. Hsia, Karlie M. Williams, Robbie A. Beyl

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthLouisiana Clinical and Translational Science Center
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePandemicPhoneSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Family medicine2019-20 coronavirus outbreakSurvey researchPsychologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)PathologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic caused a shutdown of clinical research but offered a unique opportunity to understand attitudes and motivations around contributing to clinical research and resuming in-person visits during a pandemic. Methods: We conducted an anonymous survey study at Pennington Biomedical Research Center (PBRC) in participants returning for in-person visits from May 26, 2020 to August 11, 2020 and in people who previously expressed interest in research via an online Research Electronic Data Capture (REDCap) survey from August 6, 2020 to September 11, 2020. The survey gathered demographic information and presented statements that required answers on a scale of 1 (absolutely disagree) to 10 (absolutely agree). Two hundred fifty-one people completed paper surveys in-person while 1,537 people completed the survey online. Results: Online participants were more likely to be female (75.2% vs. 56.8%), more likely to have had COVID-19 symptoms (19.6% vs. 5.2%), and more likely to know someone with COVID-19 (72.7% vs. 49.4%). More people who came in-person thought they were low risk for severe COVID-19 compared to those who filled out the survey online (52.2% vs. 38.4%, P = 0.0002). More people who completed the survey online preferred to do as many study visits over the phone or internet as possible (37.8% vs. 22.7%, P < 0.0001). More people who came in-person agreed that clinical research is even more important than before COVID-19 (54.2% vs. 44.3%, P = 0.0035). Conclusions: The majority of people felt that clinical research is important because of the health benefits received and because it may help others. These data may provide important considerations in the planning of future studies in the era of COVID-19.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,891
Tête enseignante GPT0,771
Écart entre enseignants0,119 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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