Pragmatic design and inclusion of patient–partner representatives improves participant experience in clinical research
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Patient engagement in the design and implementation of clinical trials is necessary to ensure that the research is relevant and responsive to patients. The PREP-IT trials, which include 2 pragmatic trials that evaluate different surgical preparation solutions in orthopaedic trauma patients, followed the patient-centered outcomes research (PCOR) methodology throughout the design, implementation, and conduct. We conducted a substudy within the PREP-IT trials to explore participants' experiences with trial participation. Methods: At the final follow-up visit (12 months after their fracture), patients participating in the PREP-IT trials were invited to participate in the substudy. After providing informed consent, participants completed a questionnaire that asked about their experience and satisfaction with participating in the PREP-IT trials. Descriptive statistics are used to report the findings. Results: Four hundred two participants participated in the substudy. Most participants (394 [98%]) reported a positive experience, and 376 (94%) participants felt their contributions were appreciated. The primary reasons for participation were helping future patients with fracture (279 [69%]) and to contribute to science (223 [56%]). Two hundred seventeen (46%) participants indicated that their decision to participate was influenced by the minimal time commitment. Conclusions: Most participants reported a positive experience with participating in the PREP-IT trials. Altruism was the largest motivator for participating in this research. Approximately half of the participants indicated that the pragmatic, low-participant burden design of the trial influenced their decision to participate. Meaningful patient engagement, a pragmatic, and low-burden protocol led to high levels of participant satisfaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».