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Enregistrement W4410345193 · doi:10.1016/j.hlpt.2025.101031

Evaluation of the Canadian Remote Access Framework for Clinical Trials (CRAFT) Pilot: a Qualitative Study

2025· article· en· W4410345193 sur OpenAlexafffundabout
Colene Bentley, Helen McTaggart‐Cowan, Diana Kato, Stephen Sundquist, Janet Dancey, Stuart Peacock

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensQueen's UniversityHIV Legal NetworkBC Cancer AgencySimon Fraser UniversityCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlCanadian Cancer SocietyOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesHealth CanadaPartenariat Canadien Contre Le CancerBC Cancer FoundationOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésCraftClinical trialQualitative researchMedicineMedical physicsComputer scienceGeographyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Clinical trials provide opportunities for patients to access novel diagnostic screening, treatment, and supportive care options. Trial access is limited for many Canadians due to distribution and distance from cancer centres with clinical trials. In 2021-23, the Canadian Remote Access Framework for Clinical Trials (CRAFT) was implemented as a proof of concept (PoC) pilot to reduce these inequities by bringing trial opportunities to patients living outside metropolitan areas. CRAFT involves a “primary” site that delegates specific trial responsibilities to regional “satellite” centres to form a “trial cluster.” Our objective was to evaluate the CRAFT pilot implemented in three Canadian provinces: British Columbia, Ontario, and Newfoundland. Methods We recruited healthcare professionals participating in the PoC at primary and satellites locations. Using a framework with deductive and inductive codes, two researchers independently analyzed the interview data applying principles of constant comparison. Disagreements were settled by consensus. Results Thirteen one-on-one interviews were conducted with participants from British Columbia (n=4), Ontario (n=6), and Newfoundland (n=3). Participants endorsed CRAFT as means to improve equitable access to experimental therapies for underserved populations; upskill regional healthcare teams; integrate satellites with primary sites; and re-envision future trial delivery. Challenges included responsibilities for contract review and approvals at smaller centres and coordinating research services and senior management support across sites. Conclusions Healthcare teams endorsed CRAFT to improve equitable access to trials and grow research capacity. A follow-up workshop of all relevant parties in March 2025 addressed needed improvements in research, technology, and governance infrastructure to scale CRAFT to new jurisdictions. Public Interest Summary: Clinical trials create opportunities for patients to access new and innovative approaches to treatment, and clinical trial activity has been reported to improve health system performance. However, patients living in rural and remote regions face barriers to trial participation, including financial, time, and health costs to travel to trials in metropolitan centres. Decentralizing clinical trial delivery, where some trial-related activities take place in regional hospitals, can help mitigate these inequities. This study evaluated a pilot demonstration of the Canadian Remote Access Framework for Clinical Trials (CRAFT) in oncology in three Canadian provinces in 2021-2023, from the perspectives of healthcare professionals participating in the pilot. The framework was endorsed by healthcare professionals to help reduce inequities in trial access and grow research capacity. Study findings show better infrastructure support (e.g., contract review, IT integration) and regulatory support (e.g., lowering barriers between health authorities) are needed to link community hospitals with the primary trial site. Clinical trials offices familiar with decentralized processes are also needed to scale the model to other provinces and diseases.

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)0,344
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,374
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3440,374
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0180,011
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,867
Tête enseignante GPT0,720
Écart entre enseignants0,147 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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'admission3
Résumé présentnon

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