Breaking barriers: Effective interventions amplifying minority participation in cancer clinical trials.
Notice bibliographique
Résumé
201 Background: Cancer-related mortality is disproportionately higher in marginalized populations, necessitating adequate representation in cancer clinical trials. Historically, this goal has been challenging, despite recognition of the importance for clinical practice. Moreover, minority recruitment has decreased in oncology clinical trials published from 2003-2016, indicating an urgent need for effective interventions for this issue. Methods: We conducted a systematic review of interventions focused on increasing minority recruitment/retention in cancer clinical trials between 2012-2023, or on improving attitudes of minority groups towards enrollment. We queried Embase and Scopus databases for articles/abstracts that focused on underrepresented ethnic minority enrollment in cancer clinical trials, in English language, were conducted in the US, Canada, Australia, New Zealand, or Western Europe, and were investigating effectiveness of interventions to improve minority enrollment in adult populations. Results: 261 unique articles/abstracts met our search criteria, with an additional 55 duplicates. 117 were removed for being irrelevant or too old, 31 for being reviews, 85 due to not containing an intervention, 5 for not reporting minority data, and 6 for not adequately comparing the strength of interventions. 17 met all inclusion criteria. Several interventions were identified, including targeted patient education (n=7), assigning patient navigators (n=6), community organization engagement (n=3), nested family/community approaches (n=2), and financial assistance (n=1). Targeted education involved video, audio, or interactive mediums. Most studies involved Black (n=12) and Hispanic (n=5) populations, with a smaller number focusing on Asian/Asian Pacific Islanders (n=2), Arabs (n=1), and Indian/South Asians (n=1). Geographically, these studies were notably concentrated in the American South (n=7). The Midwest and Mid-Atlantic regions contributed equally (n=3 each), and fewer studies were from the Northeast and West (n=2 each). Conclusions: Racial minorities continue to be underrepresented in cancer clinical trials, underscoring the need for concerted efforts to promote healthcare equity and enhance these trials’ generalizability. In our systematic review, targeted education, patient navigators, and active community engagement emerged as efficacious strategies, and were the most frequently utilized to bolster minority enrollment. Future studies should prioritize investigating and implementing these interventions, to ensure diverse, representative, and applicable clinical trial participation.
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 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 | 0,332 | 0,554 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».