How Many Patients Do We Need? Predictors of Consent to Participate in Clinical Research Studies in Orthopaedic Trauma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterize the recruitment rates at a Level I trauma center enroling for multiple prospective orthopaedic trauma research studies and identify patient-related and study-related predictors of consent. DESIGN: We conducted a case-control study to identify predictors of study consent. The authors categorized studies based on intensity of the study intervention (low, intermediate, or high). A 2-level generalized linear model with random intercept for study was used to predict study consent. SETTING: This analysis includes data from 10 federally funded studies conducted as part of a large, national consortium that were enroling patients in 2013-2014. PATIENTS/PARTICIPANTS: Three hundred thirty-four patients were approached for at least 1 study and included in the analysis. INTERVENTION: N/A. MAIN OUTCOME MEASURES: Consent to participate in the research study. RESULTS: A total of 315 patients consented to be in a study (71% of approached patients). Consent rate varied by study (45%-95%). No patient characteristics (race, age, or sex) were associated with consent. Patients approached for studies of intermediate intensity were 83% less likely to consent (odds ratio = 0.17; 95% confidence interval: 0.04-0.67), and those approached for studies of high intensity were 91% less likely to consent (odds ratio = 0.09; 95% confidence interval: 0.03-0.32). CONCLUSION: Patient factors were not associated with consent. Study intensity is a major driver of consent rates. Studies of higher intensity will require the study team to approach up to twice as many patients as the target enrolment. This study provides a framework that can be used in study planning and determination of feasibility.
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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 | 0,027 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».