Including migrant oncology patients in research: A multisite pilot randomised controlled trial testing consultation audio-recordings and question prompt lists
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oncology patients who are migrants or refugees face worse outcomes due to language and communication barriers impacting care. Interventions such as consultation audio-recordings and question prompt lists may prove beneficial in mediating communication challenges. However, designing robust research inclusive of patients who do not speak English is challenging. This study therefore aimed to: a) pilot test and assess the appropriateness of the proposed research design and methods for engaging migrant populations, and b) determine whether a multi-site RCT efficacy assessment of the communication intervention utilising these methods is feasible. Methods: This study is a mixed-methods parallel-group, randomised controlled feasibility pilot trial. Feasibility outcomes comprised assessment of: i) screening and recruitment processes, ii) design and procedures, and iii) research time and costing. The communication intervention comprised audio-recordings of a key medical consultation with an interpreter, and question prompt lists and cancer information translated into Arabic, Greek, Traditional, and Simplified Chinese. Results: Assessment of feasibility parameters revealed that despite barriers, methods utilised in this study supported the inclusion of migrant oncology patients in research. A future multi-site RCT efficacy assessment of the INFORM communication intervention using these methods is feasible if recommendations to strengthen screening and recruitment are adopted. Importantly, hiring of bilingual research assistants, and engagement with community and consumer advocates is essential. Early involvement of clinical and interpreting staff as key stakeholders is likewise recommended. Conclusion: Results from this feasibility RCT help us better understand and overcome the challenges and misconceptions about including migrant patients in clinical research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,137 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».