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Enregistrement W4396999859 · doi:10.1371/journal.pone.0303304

Barriers to participation in biosampling-based translational research: A cross-sectional survey of Canadian critical care researchers

2024· article· en· W4396999859 sur OpenAlexafffundabout
Erblin Cani, Jennifer Tsang, Alexandra Binnie, Claúdia C. dos Santos, Robert Fowler, François Lamontagne, Sangeeta Mehta, Patricia C. Liaw

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoWilliam Osler Health SystemRegional Municipality of NiagaraNiagara Health SystemUniversité de SherbrookeMcMaster UniversityThrombosis and Atherosclerosis Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGroupe canadien de recherche en soins intensifs
Mots-clésTranslational researchMentorshipMedicineClinical researchFamily medicineMedical educationNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Collection of biosamples for translational research studies is vital for understanding biological pathways, discovering disease-related biomarkers, and identifying novel therapeutic targets. However, a lack of infrastructure for sample procurement, processing, storage, and shipping may hinder the ability of clinical research units to effectively engage in translational research. The purpose of this study was to identify the barriers to biosampling-based translational research in the critical care setting in Canada. METHODS: We administered an online survey to members of the Canadian Critical Care Trials Group (CCCTG), the Canadian Critical Care Translational Biology Group (CCCTBG), and the Canadian Critical Care Research Coordinators Group (CCCRCG). The survey focused on participants' personal experience of biosampling research, research infrastructure, motivating factors, and perceived barriers. RESULTS: We received 59 responses from 31 sites, including 6 community intensive care unit (ICU) sites. The overall response rate was 11.3%. The majority of respondents were research coordinators (44%), followed by clinician-investigators (33.8%), graduate students (10.2%), and PhD-investigators (8.5%). Although most (63.8%) respondents reported an interest in participating in translational research, they also reported that their ICUs were currently contributing to a third of the number of translational studies compared to clinical studies. For respondents with experience in participating in translational research studies, the most common barriers were lack of funding, lack of time, and insufficient research staff. For respondents without previous experience, the perceived facilitators were more interest from their research group, improved training/mentorship, increased funding, and better access to laboratory equipment. CONCLUSIONS: Our survey found that the majority of participants were interested in and recognize the value of participating in biosampling-based translational research but lacked funding, time, and research personnel trained in biosampling protocols. Our survey also identified factors that might encourage participation at new sites. Addressing these barriers will be a key step towards increasing translational research capacity across Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,901
Tête enseignante GPT0,663
Écart entre enseignants0,238 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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