Decentralized study of COVID Vaccine Antibody Response (STOPCoV): Results of a participant satisfaction survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 pandemic required many clinical trials to adopt a decentralized framework to continue research activities during lock down restrictions. The STOPCoV study was designed to assess the safety and efficacy of Covid-19 vaccines in those aged 70 and above compared to those aged 30-50 years of age. In this sub-study we aimed to determine participant satisfaction for the decentralized processes, accessing the study website and collecting and submitting study specimens. The satisfaction survey was based on a Likert scale developed by a team of three investigators. Overall, there were 42 questions for respondents to answer. The invitation to participate with a link to the survey was emailed to 1253 active participants near the mid-way point of the main STOPCoV trial (April 2022). The results were collated and answers were compared between the two age cohorts. Overall, 70% (83% older, 54% younger cohort, no difference by sex) responded to the survey. The overall feedback was positive with over 90% of respondents answering that the website was easy to use. Despite the age gap, both the older cohort and younger cohort reported ease of performing study activities through a personal electronic device. Only 30% of the participants had previously participated in a clinical trial, however over 90% agreed that they would be willing to participate in future clinical research. Some difficulties were noted in refreshing the browser whenever updates to the website were made. The feedback attained will be used to improve current processes and procedures of the STOPCoV trial as well as share learning experiences to inform future fully decentralized research studies.
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.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle