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Enregistrement W4297265399 · doi:10.1177/10732748221130164

Addressing the Barriers to Clinical Trials Accrual in Community Cancer Centres Using a National Clinical Trials Navigator:A Cross-Sectional Analysis

2022· article· en· W4297265399 sur OpenAlexaffabout
Caroline Hamm, Dora Cavallo‐Medved, Devinder Moudgil, Lee McGrath, John S. Huang, Yueyang Li, Tyler W. Stratton, Tyler D. Robinson, Krista Naccarato, Stephen Sundquist, Janet Dancey

Notice bibliographique

RevueCancer Control · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensQueen's UniversityWindsor Clinical ResearchWindsor Regional HospitalUniversity of WindsorWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialAccrualReferralCancerRandomized controlled trialFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Clinical trials, although academically accepted as the most effective treatment available for cancer patients, poor accrual to clinical trials remains a significant problem. A clinical trials navigator (CTN) program was piloted where patients and/or their healthcare professionals could request a search and provide a list of potential cancer clinical trials in which a patient may be eligible based on their current status and disease. OBJECTIVES: This study examined the outcomes of a pilot program to try to improve clinical trials accrual with a focus on patients at medium to small sized cancer programs. Outcomes examined included patient disposition (referral to and accrual to interventional trials), patient survival, sites of referral to the CTN program. METHODS: One 0.5 FTE navigator was retained. Stakeholders referred to the CTN through the Canadian Cancer Clinical Trials Network. Demographic and outcomes data were recorded. RESULTS: Between March 2019 and February 2020, 118 patients from across Canada used the program. Seven per cent of patients referred were enrolled onto treatment clinical trials. No available trial excluded 39% patients, and 28% had a decline in their health and died before they could be referred or enrolled onto a clinical trial. The median time from referral to death was 109 days in those that passed. CONCLUSION: This novel navigator pilot has the potential to increase patient accrual to clinical trials. The CTN program services the gap in the clinical trials system, helping patients in medium and small sized cancer centres identify potential clinical trials at larger centres.

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)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,909
Tête enseignante GPT0,758
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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