Trial staff and community member perceptions of barriers and solutions to improving racial and ethnic diversity in clinical trial participation; a mixed method study
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Notice bibliographique
Résumé
Background: The lack of racial and ethnic diversity in clinical trials leads to skewed findings, limited generalizability, inequitable health outcomes for people of color, and insufficient access to innovative therapies. Our objective was to compare perceptions of barriers to participation in trials for people of color and trial staff to provide tangible solutions for improving diversity among study participants. Methods: This mixed method study utilized semi-structured interviews and surveys to evaluate barriers to participation and solutions to improve racial and ethnic diversity in clinical trials among healthcare system trial staff and community members from the same region. Through thematic analysis via coded transcripts and quantitative analysis via survey data, social support theory constructs were identified to evaluate where perceptions of barriers and solutions overlap and where they diverge. Results: A total of 55 trial staff and 75 community members participated in the study. Trial staff identified logistics and patients' unwillingness to receive additional treatments as perceived barriers to participation, while community members stated lack of information and lack of trust in their care team. Both groups identified hesitance toward research as a prominent barrier. Solutions related to informational support demonstrated the most overlap between groups, while instrumental support showed the most discordance. Conclusion: Solutions for improving racial and ethnic diversity in clinical trial participation are multi-faceted and have various levels of impact. Overlap and discordance of opinions regarding solutions should be further evaluated, and implementation of solutions should be carefully considered.
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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 | 0,178 | 0,321 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 découle