Levers and challenges to recruiting clinical settings for a shared decision-making stepped wedge cluster randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
Context: Little is known about factors influencing clinical settings (sites) recruitment for a shared decision-making (SDM) stepped wedge cluster randomized trial (SW-cRT). We aim at describing the challenges and levers to recruitment of sites for an SDM SWcRT. Study design and analysis: For a SWcRT aiming at scaling up SDM for prenatal screening of trisomy in Quebec, descriptive statistical analysis and qualitative thematic analysis were performed to have recruitment insights. Setting and dataset: From Quebec government websites, we compiled a list of sites potentially offering prenatal services. To collect data, we gathered recruitment meeting minutes and feedbacks from contacted eligible sites. Population Studied: To reach pregnant women, the trial included sites offering prenatal services. Intervention: The intervention was a set of SDM scaling up strategies including a web-based decision aid for pregnant women and an SDM training designed for professionals providing prenatal care. Outcome measures: Guided by the extension of the Consolidated Standards of Reporting Trials for SWcRT, we made a recruitment flowchart. Also, guided by a framework including factors influencing the recruitment such us awareness and acceptance or refusal factors, we conducted a thematic analysis of our textual data to identify challenges and levers to the recruitment. Results: Out of 477 identified potentially eligible sites, 336 were contacted by calls or email messages: 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, the 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. Conclusions: Our findings explain why some SDM SWcRT may not meet their recruitment targets. To mitigate this, 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 recruitment.
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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 | 0,655 | 0,642 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».