Patient and Public Perceptions in Canada About Decentralized and Hybrid Clinical Trials: “It’s About Time we Bring Trials to People”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about patient and the public perspectives on decentralized and hybrid clinical trials in Canada. METHODS: We conducted an online survey (English and French) promoted on social media to understand perspectives of people in Canada about decentralized and hybrid clinical trials. The survey had two sections. We co-produced this project entirely with patient, caregiver, and family partners. RESULTS: The survey had 284 (14 French) individuals who started or completed Section 1, and 180 (16 French) individuals who started or completed Section 2. People prefer to have options to participate in clinical trials where aspects are decentralized or hybridized. 79% of respondents preferred to have options related to study visits. There were concerns about handling adverse events or potential complications in decentralized trials, however, communication options such as a dedicated contact person for participants was deemed helpful. Most respondents were amenable to informed consent being done at a satellite site closer to home or via technology and were split on privacy concerns about this. Most preferred travel to a site within an hour, depending on what the trial was for or its impact on quality of life. Due to the response rate, we were unable to explore associations with gender, age, health status, geography, ethnicity, and prior clinical trial participation. CONCLUSION: Our findings indicate an openness in Canada to participating in trials that decentralize or hybridize some aspects. These trials are perceived to provide benefits to participants and ways to increase equity and accessibility for participants.
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 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 | 0,066 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».