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Enregistrement W4404073559 · doi:10.1186/s12874-024-02394-0

Motivations for enrollment in a COVID-19 ring-based post-exposure prophylaxis trial: qualitative examination of participant experiences

2024· article· en· W4404073559 sur OpenAlexafffundabout
Julien Brisson, Rebecca Balasa, Andrea Bowra, David Hill, Aarti S. Doshi, Darrell H. S. Tan, Amaya Perez‐Brumer

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSt. Michael's Hospital Foundation
Mots-clésMedicinePsychological interventionNoveltyResearch designClinical trialQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicinePsychologyNursingSocial psychologyPathologyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ring-based studies are a novel research design commonly used for research involving infectious diseases: contacts of newly infected individuals form a ring that is targeted for interventions (e.g., vaccine, post-exposure prophylaxis). Given the novelty of the research design, it is critical to obtain feedback from participants on their experiences with ring-based studies to help with the development of future trials. METHODS: In 2021, we conducted 26 semi-structured interviews with adult participants of a COVID-19 ring-based post-exposure prophylaxis trial based in Canada. We applied a purposive sampling approach and electronically recruited participants who tested positive for COVID-19 (Index Cases) and either agreed or declined for the study team to contact their potentially exposed contacts. We also included individuals who participated in the trial after being potentially exposed to an Index Case (known as Ring Members), and those who declined to participate after potential exposure. The methodological design of semi-structured interviews allowed participants to share their opinions and experiences in the trial (e.g., elements they enjoyed and disliked regarding their participation in the study). RESULTS: The majority of participants in our study were women (62%) and the average age was 37.3 years (SD = 13.2). Overall, participants reported being highly satisfied with partaking in the ring-based trial. Notably, no substantial complaints were voiced about the trial's design involving contact after exposure. The most common reason of satisfaction was the knowledge of potentially helping others by advancing knowledge for a greater cause (e.g., development of potential treatment to prevent SARS-CoV-2 infection). Other reasons were curiosity about participating in a trial, and an activity to fill free time during the pandemic. A central element of dislike was confusion about instructions with the trial (e.g., independent at home SARS-CoV-2 testing). Additionally, maintaining confidentiality was a crucial concern for participants, who sought assurance that their data would not be shared beyond the scope of the study. CONCLUSIONS: Our results have the potential to inform future research, including clinical trials such as ring-based studies, by incorporating insights from participants' experiences into the development of study protocols. Despite some protocol-related challenges, participants expressed high satisfaction, driven by the desire to advance science and potentially aid others.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,944
Tête enseignante GPT0,760
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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