183 Challenges and levers influencing clinical setting recruitment for a shared decision-making stepped wedge cluster randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Our aim is to describe the challenges and levers to recruitment for a shared decision- making (SDM) stepped wedge cluster randomized trial (SWcRT). Methods Informed by the extension of the Consolidated Standards of Reporting Trials for SWcRT, we performed sites recruitment for a SWcRT aiming at scaling up SDM for prenatal screening of trisomy in Quebec. The intervention was a set of scaling up strategies. From Quebec government websites, we compiled a list of sites potentially offering prenatal services. For data collection, we gathered recruitment meeting minutes and feedbacks from contacted eligible sites. Guided by a conceptual framework including factors influencing the recruitment such us participants characteristics, awareness and acceptance or refusal factors, we conducted a thematic analysis of gathered textual data to identify challenges and levers to the recruitment. Results Out of 477 identified potentially eligible sites, 336 were contacted by telephone calls and email messages: out of these, 74 did not respond and 50 were not eligible. In the remaining 212, although we identified spokespersons, 115 did not respond and 65 refused to participate leaving 32 participating sites: six (18.8%) university family medicine groups, eight (25%) hospitals, eight (25%) midwives’ clinics and 10 (31.2%) obstetrics and gynecology clinics. Main challenges to recruitment were delayed response, no response, heterogeneity of the sites’ culture, their fear of the potential burden from the SWcRT and local approval process. Identified levers were follow-up contacts, effective SWcRT communication, sharing the SDM positive outcomes and adaptation of the SWcRT to sites’ context. Discussion Our findings explain why some SDM SWcRT may not meet their recruitment targets. Conclusion Allocating enough time and resources to the recruitment process is imperative. Moreover, flexibility, adapting the SWcRT to sites’ context and creating a relationship of trust with sites are assets that facilitate their recruitment.
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 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 | 0,517 | 0,511 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».