Research recruitment and consent methods in a pandemic: a qualitative study of COVID-19 patients’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual data collection methods and consent procedures adopted in response to the COVID-19 pandemic enabled continued research activities, but also introduced concerns about equity, inclusivity, representation, and privacy. Recent studies have explored these issues from institutional and researcher perspectives, but there is a need to explore patient perspectives and preferences. This study aims to explore COVID-19 patients' perspectives about research recruitment and consent for research studies about COVID-19. METHODS: We conducted an exploratory qualitative focus group and interview study among British Columbian adults who self-identified as having had COVID-19. We recruited participants through personal contacts, social media, and REACH BC, an online platform that connects researchers and patients in British Columbia. We analyzed transcripts inductively and developed thematic summaries of each coding element. RESULTS: Of the 22 individuals recruited, 16 attended a focus group or interview. We found that autonomy and the feasibility of participation, attitudes toward research about COVID-19, and privacy concerns are key factors that influence participants' willingness to participate in research. We also found that participants preferred remote and virtual approaches for contact, consent, and delivery of research on COVID-19. CONCLUSIONS: Individuals who had COVID-19 are motivated to participate in research studies and value autonomy in their decision to participate, but researchers must be sensitive and considerate toward patient preferences and concerns, particularly as researchers adopt virtual recruitment and data collection methods. Such awareness may increase research participation and engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Qualitatif | medium |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Qualitatif | high |
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 | 0,578 | 0,911 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».