Identifying and addressing a new barrier to community-based patients accessing cancer clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Participation in clinical trials is a recommended component of cancer patient care, yet patient accrual is poor, especially in community-based hospitals, which account for up to 70% of beds in Ontario, Canada. Moreover, the lack of clinical trials at smaller centres adds a unique challenge to community-based oncologists who must look outside their centres for patient access to clinical trials. To address these challenges, the Clinical Trials Navigator program (CTN) is being piloted at a large community hospital and used to identify eligible clinical trials for patients outside of their treating centre.This current study compared physician and patient perceptions of clinical trial barriers and influencing factors in a community-based hospital setting. Through this work, we discovered a novel barrier to community-based patients entering clinical trials.Cancer patients and physicians were recruited to participate in online surveys related to barriers to clinical trial accrual and their use of the CTN. Participant survey responses were analyzed and compared.We found that physicians rated the CTN very likely to increase accrual to clinical trials. However, physicians had a significantly different attitude toward factors that most likely affected patient referral to a clinical trial outside of their primary treatment site: patient time and out of pocket cost. Physicians felt these were significant barriers, but patients did not. This discrepancy uncovers a critical barrier in improving clinical trials accrual, as physicians would be less likely to refer patients, even though an appropriate clinical trial was identified and the patient may be willing.
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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 | 0,127 | 0,456 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,020 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».