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Enregistrement W4375865567 · doi:10.1002/pne2.12105

Co‐designing clinical trials alongside youth with chronic pain

2023· article· en· W4375865567 sur OpenAlexafffundabout
Zina Zaslawski, Katherine Dib, Vivian W. L. Tsang, Serena L. Orr, Kathryn A. Birnie, Trinity Lowthian, Zahra Alidina, Melila Chesick‐Gordis, Lauren E. Kelly

Notice bibliographique

RevuePaediatric and Neonatal Pain · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryChildren's Hospital Research Institute of ManitobaBC Research (Canada)Canadian Association of Nurses in OncologyCanadian Patient Safety InstituteGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare Innovation
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenSick Kids Foundation
Mots-clésSession (web analytics)Clinical trialHeadachesResearch designPsychologyMedical educationPositive Youth DevelopmentMedicineApplied psychologyNursingSociologyPsychiatryAdvertisingDevelopmental psychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youth have a right to participate in research that will inform the care that they receive. Engagement with children and young people has been shown to improve rates of enrollment and retention in clinical trials as well as reduce research waste. The aim of the study is to gain practical insight on the design of trials specifically on (1) recruitment and retention preferences, (2) potential barriers to research, and (3) study design optimization. Based on this youth engagement, we will co-design two clinical trials in headaches with youth. Two recruitment strategies were used to recruit 16 youth from across Canada (aged 15-18 years) from an existing youth group, the KidsCan Young Persons' Research Advisory Group (YPRAG) and a new youth group in collaboration with Solutions for Kids in Pain (SKIP). Four virtual, semi-structured discussion groups were held between April and December 2020, which included pre-circulated materials and utilized two distinct upcoming planned trials as examples for specific methods feedback. Individual engagement evaluations were completed following the final group session using the Public and Patient Engagement Evaluation Tool. Descriptive results were shared with participants prior to publication to ensure appropriate interpretation. The discussion was centred around three themes: recruitment and retention preferences, potential barriers to participation, and study design optimization. Youth indicated that they would prefer to be contacted for a potential study directly by their physician (not over social media), that they would like to develop rapport with study staff, and that one of the barriers to participation is the time commitment. The youth also provided feedback on the design of the clinical trial including outcome measurement tools, data collection, and engagement methods. Feedback on the virtual format of the engagement events indicated that participants appreciated the ease of the online discussion and that the open-ended discussion allowed for easy exchange of ideas. They felt that despite a gender imbalance (towards females) it was an overall inclusive environment. All participants reported believing that their engagement will make a difference to the work of the research team in designing the clinical trials. Perspectives from a diverse group of youth meaningfully improved the design and conduct of two clinical trials for headaches in children. This study provides a framework for future researchers to engage youth in the co-design of clinical trials using online engagement sessions.

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)0,356
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,276
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3560,276
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,248 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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