Improving completion rates of patient-reported outcome measures in cancer clinical trials: Scoping review investigating the implications for trial designs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcomes (PROs) play a crucial role in cancer clinical trials. Despite the availability of validated PRO measures (PROMs), challenges related to low completion rates and missing data remain, potentially affecting the trial results' validity. This review explored strategies to improve and maintain high PROM completion rates in cancer clinical trials. METHODOLOGY: A scoping review was performed across Medline, Embase and Scopus and regulatory guidelines. Key recommendations were synthesized into categories such as stakeholder involvement, study design, PRO assessment, mode of assessment, participant support, and monitoring. RESULTS: The review identified 114 recommendations from 18 papers (16 peer-reviewed articles and 2 policy documents). The recommendations included integrating comprehensive PRO information into the study protocol, enhancing patient involvement during the protocol development phase and in education, and collecting relevant PRO data at clinically meaningful time points. Electronic data collection, effective monitoring systems, and sufficient time, capacity, workforce and financial resources were highlighted. DISCUSSION: Further research needs to evaluate the effectiveness of these strategies in various context and to tailor these recommendations into practical and effective strategies. This will enhance PRO completion rates and patient-centred care. However, obstacles such as patient burden, low health literacy, and conflicting recommendations may present challenges in application.
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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 | 0,326 | 0,687 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».