Motivating factors, barriers and facilitators of participation in COVID-19 clinical research: A cross-sectional survey of Canadian community intensive care units
Notice bibliographique
Résumé
Only a small proportion of COVID-19 patients in Canada have been recruited into clinical research studies. One reason is that few community intensive care units (ICUs) in Canada participate in research. The objective of this study was to examine the motivating factors, barriers and facilitators to research participation amongst Canadian community ICU stakeholders. A cross-sectional online survey was distributed between May and November 2020. The survey focused on 6 domains: participant demographics, ICU characteristics, ICU research infrastructure, motivating factors, perceived barriers, and perceived facilitators. Responses were received from 73 community ICU stakeholders, representing 18 ICUs. 7/18 ICUs had a clinical research program. Participants rated their interest in pandemic research at a mean of 5.2 (Standard Deviation [SD] = 1.9) on a 7-point Likert scale from 'not interested' to 'very interested'. The strongest motivating factor for research participation was the belief that research improves clinical care and outcomes. The most significant facilitators of research involvement were the availability of an experienced research coordinator and dedicated external funding to cover start-up costs, while the most significant barriers to research involvement were a lack of start-up funding for a research coordinator and a lack of ICU research experience. Canadian Community ICU stakeholders are interested in participating in pandemic research but lack basic infrastructure, research personnel, research experience and start-up funding. Evolution of a research support model at community hospitals, where most patients receive acute care, may increase research participation and improve the generalizability of funded research in Canada.
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 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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».