Clinical trial simulations in pulmonary fibrosis: patient-focused insights and adaptations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patient recruitment and retention are a challenge when conducting clinical trials in patients with pulmonary fibrosis, including idiopathic pulmonary fibrosis and other interstitial lung diseases. This study aimed to understand and address the barriers associated with trial participation for these populations. Methods: Nine patients, nine caregivers and three healthcare professionals participated in virtual simulations of planned phase III trials. During the simulations, participants received information about the trials and either tested a home spirometry device or watched a home spirometry demonstration, before providing their insights in debriefs. The findings were interpreted in advisory boards with representatives from patient organisations and expert investigators. Results: Regarding barriers to participation, patient fatigue and breathlessness were emphasised as posing challenges for travel, visit length and completion of onsite assessments. Lack of information, support and appreciation were also identified as factors that may exacerbate anxiety and negatively affect participant retention rates. Feedback on the home spirometry was mixed, with participants appreciating being able to complete the test at home but worrying about device handling. Based on the insights gained, patient-friendly adaptations were made to the trial protocol and conduct, including remote assessment of patient-reported outcomes, increased visit flexibility, travel support services, patient and caregiver information campaigns, and training of investigators on patients' needs. Conclusions: Participants identified important barriers to participation, which led to patient-friendly changes being made to the planned trials. As a result, participation in the planned trials should be less burdensome, with improved recruitment and retention rates, and ultimately, improved data quality.
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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 | 0,044 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».