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Enregistrement W4406832868 · doi:10.2196/64265

Insights From Diverse Perspectives on Social Media Messages to Inform Young Adults With Cancer About Clinical Trials: Focus Group Study

2025· article· en· W4406832868 sur OpenAlexvenueno aff
Melissa Beauchemin, Desiree Walker, Allison Rosen, M. B. Frazer, Meital Eisenberger, Rhea Khurana, Edward Bentlyewski, Victoria Fedorko, Corey H. Basch, Grace Clarke Hillyer

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHope Foundation
Mots-clésPsychosocialOutreachFocus groupClinical trialSocial mediaThematic analysisThe InternetMedicinePsychologyMedical educationPolitical scienceQualitative researchBusinessPsychiatryMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Low rates of adolescent and young adult (YA; aged 15-39 y) clinical trial enrollment (CTE), particularly among underserved groups, have resulted in a lack of standardized cancer treatments and follow-up guidelines for this group that may limit improvement in cancer treatments and survival outcomes for YAs. Objective: To understand and address unique barriers to CTE, we conducted focus groups to learn about informational, financial, and psychosocial needs of YAs surrounding CTE and identify strategies to address these barriers. Methods: We conducted 5 focus groups in 2023 among a diverse sample of YA patients from across the United States. An interview guide was developed collaboratively with YA advocates. Specifically, informational needs, financial concerns, and psychosocial issues were explored, and participants were probed to suggest strategies, especially those that leverage technology, to address these barriers. Sessions were audio recorded, transcribed, and coded using direct content analysis. Findings were synthesized through consensus discussions. Results: We confirmed the previously proposed thematic barriers regarding YA CTE and identified 9 subthemes: awareness, lack of clear and accessible CTE information, fear of the unknown, assumptions about costs, insurance coverage, navigating financial responsibilities, clinical trial discussions, clinical trial misconceptions, and desire for a support network. Throughout, YAs mentioned needs that might be addressed through informational outreach leveraging digital technology, the internet, and social media. Conclusions: This study expands knowledge of YA perceived barriers to CTE. These findings suggest that leveraging digital technology to disseminate reliable information to address needs may be an effective strategy to improve clinical trial participation in the YA population.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,006
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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