MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389849926 · doi:10.1016/j.cct.2023.107416

Advancing Inclusive Research (AIR) Site Alliance: Facilitating the inclusion of historically underrepresented people in oncology and ophthalmology clinical research

2023· article· en· W4389849926 sur OpenAlexaboutno aff
Gregory A. Vidal, Patricia Chalela, Andrea N. Curry, Bassel F. El‐Rayes, Balázs Halmos, Alex F. Herrera, Kapil Kapoor, Supreet Kaur, Daruka Mahadevan, Ruben A. Mesa, Amelie G. Ramírez, Barry P. Sleckman, Alan L. Wagner, Ruma Bhagat, Isabel Brown, Leia Cruz, Audrey Funwie, Quita Highsmith, Nicole Richie, Meghan McKenzie

Notice bibliographique

RevueContemporary Clinical Trials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGenentechF. Hoffmann-La RocheRoche
Mots-clésMedicineInclusion (mineral)AllianceUnderrepresented MinorityMedical educationClinical OncologyFamily medicineGerontologyOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Advancing Inclusive Research (AIR) Site Alliance is composed of clinical research centers that partner with Genentech, a biotechnology company, to advance the representation of diverse patient populations in its oncology and ophthalmology clinical trials, test recruitment, and retention approaches and establish best practices to leverage across the industry to achieve health equity. METHODS: Through a data-driven selection process, Genentech identified 6 oncology and 3 ophthalmology partners that focus on reaching historically underrepresented patients in clinical trials and worked collaboratively to share knowledge and explore original ways of increasing clinical study access for every patient, including sites co-creation of a Protocol Entry Criteria Guideline with inclusion principles. RESULTS: For patients, three publicly available educational videos about clinical trials were created in multiple languages. The AIR Site Alliance has also defined invoiceable services for sites to enhance patient support; this has been built into the new study budget templates for sustainability. For healthcare professionals (HCPs), the first-of-its-kind AIR Educational Program was developed to focus on identifying and addressing bias and engaging historically underrepresented patient populations in trials. The sites also co-created videos for HCPs and patients on why advancing inclusive research matters. Over 16 regional health equity symposia have been delivered for patients, HCPs, and community leaders. CONCLUSIONS: This AIR Site Alliance is a model for other site alliances, including Kenya, South Africa, the United Kingdom, and Canada. Such alliances will build a robust and sustainable research ecosystem that includes diverse patient groups and encourages change across the healthcare system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,567
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,814
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5670,814
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,903
Tête enseignante GPT0,757
Écart entre enseignants0,145 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueContemporary Clinical TrialsMême sujetEthics in Clinical ResearchTravaux en français237 207