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Enregistrement W4402444116 · doi:10.3390/curroncol31090396

Disparities in Clinical Trial Participation: A Cross-Sectional Survey of Cancer Patients at a Midwest Academic Medical Center

2024· article· en· W4402444116 sur OpenAlexvenueno aff
Katie Moreland, Melinda Butsch Kovacic, N. Shesh, Davendra Sohal

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMedicineCenter (category theory)Family medicineCross-sectional studyClinical trialGerontologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research conducted on homogenous populations can lead to biased and misleading findings, impeding the development of effective interventions and treatments for diverse populations. Low participation among minority groups further leads to disparities in access to innovative cancer care and treatment outcomes associated with trial participation. To better understand cancer patients' attitudes and willingness to participate in clinical trials, solid tumor patients attending their clinic visits were invited to complete a survey. The survey included questions on demographics, previous trial participation, and future trial interest. Responses were analyzed with frequency tables and chi-square tests. Of 300 participants, only 96 (32%) were asked to participate in a clinical trial. Of these, 81 (84%) chose to participate and 15 (16%) did not. There were notable differences by race but not gender or education level. Of the 204 who had never been asked to participate, 70% indicated that they would be willing to participate in future, and there was a strong sex-race interaction. Non-White males were the most hesitant group. Of 204, 99% indicated that they would participate to access new treatments, and 57% would participate to contribute to research overall. This study shows that many solid tumor patients undergoing treatment are not offered clinical trials. Racial differences in attitudes toward trial participation are evident. Nonetheless, many patients are willing to participate in trials to access innovative treatments and to support research. Culturally relevant outreach to build trust with minority groups is needed to increase overall participation in clinical trials.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,842
Tête enseignante GPT0,753
Écart entre enseignants0,090 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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