Research Participation in Substance Use Disorder Trials: Design and Methods of a Multi-Site Nested Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Given the health and social harms of problematic substance use, randomized controlled trials (RCTs) are critical in developing and testing pharmacotherapies for substance use disorders. However, substance use RCTs can be challenging to conduct, considering the social and structural barriers to participating in research among people with substance use disorders (PSUD), including stigma, poverty, and criminalization—factors that can shape trial recruitment, enrollment, protocol adherence and study retention. Despite these barriers, adequate representation and participation of PSUD in RCT research is essential to assessing and developing treatments, and thus a deeper understanding of RCT participation dynamics among PSUD is needed to support clinical trial research. Methods We conducted a nested qualitative study within a Canadian, multisite, phase IV, open-label, pragmatic RCT that tested two approved opioid agonist treatments, methadone and buprenorphine/naloxone, among patients with prescription opioid use disorder. A subset of individuals ( n = 60) participating in this RCT were interviewed across four different regions in Canada at the beginning and end of their trial involvement, as well as study clinicians ( n = 16) and staff ( n = 16) operating the trial. Conclusion As a nested study within a real-world addiction medicine trial, this research offers an innovative approach to investigating the experiences, strategies, and challenges associated with RCTs among PSUD. While we acknowledge challenges related to the operations of multisite research and engaging marginalized populations in experimental research, this study has the potential to generate critical insights around the RCT experiences of PSUDs and trial staff to inform the conduct of future RCTs.
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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 | 0,483 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».