Trial staff and community member perceptions of barriers and solutions to improving racial and ethnic diversity in clinical trial participation; a mixed method study
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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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 | 0,073 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».