Beyond Participation: Evaluating the Role of Patients in Designing Oncology Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Historically, subject matter experts and healthcare professionals have played a pivotal role in driving oncology clinical trials. Although patients have been key participants, their deliberate and active contribution to the design and decision-making process has been limited. This scoping review aimed to examine the existing literature to scope the extent of active patient engagement in the design of oncology clinical trials and its corresponding influence on trial outcomes. We conducted a systematic search using two databases, namely MEDLINE (Ovid) and EMBASE, to identify relevant studies exploring patient engagement in cancer-related clinical research design. We identified seven studies that met the eligibility criteria. The studies highlighted the benefits of active patient involvement, such as improved recruitment strategies, and the attainment of more patient-centered trial outcomes. The influence of patient involvement varied from tangible developments like patient-friendly resources to indirect impacts like improved patient experiences and potentially higher adherence to trial intervention. The future of clinical trials should prioritize patients' values and perspectives, with regulatory bodies fostering these practices through clear guidelines. As the concept of patient centricity takes root in oncology research, the involvement of patients should evolve beyond mere participation.
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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 | 0,573 | 0,748 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».