Willingness to participate in clinical trials: A cross-sectional analysis in Ho Chi Minh City, Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Context: Clinical trial is an experiment on comparable groups of human beings which evaluates the efficacy of a treatment or medical intervention by comparing the effects with other testing treatments or control treatments. Clinical trials help develop alternative treatment solutions or a preventative method for disease as well as support participants with medical and healthcare services during the trial period. Other benefits of clinical trials include gaining information, ensuring health issues, detecting early disease symptoms, and reducing medical services costs. Aims: To evaluate willingness to participate (WTP) in clinical trials (CT) in Ho Chi Minh city and examine the factors associated with it. Methods: A cross-sectional study was conducted through the online sampling method and gathered 581 valid responses during two weeks in February 2022. Results: Among 581 respondents, 71.6% stated they were willing to participate in CT, while 48.2% stated that they would let their family enroll. WTP in CT was higher in participants of younger age, single, not having children, healthy, and without chronic disease. Vietnamese age was associated with WTP in CT. Conclusions: Assessing WTP in CT helps state management agencies, organizations and research institutes design suitable CT models and increase the voluntary participation rate in CT.
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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 | 0,387 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».