Modernizing clinical trial accessibility: Integrating the AI-powered LookUpTrials app into the CTN program.
Notice bibliographique
Résumé
e13558 Background: Clinical trials are essential for advancing cancer therapies, yet accrual rates remain under 10% due to various barriers. The Clinical Trials Navigator (CTN) program was developed to bridge this gap by guiding patients and healthcare professionals toward appropriate clinical trials. To further streamline this process, the CTN has integrated LookUpTrials, an AI-powered clinical trial management mobile application, into its workflow. We evaluated the preliminary effectiveness of pairing LookUpTrials within the CTN program in enhancing workflow efficiency and accessibility. Methods: We conducted a hybrid type-1 effectiveness-implementation study pre- and post-implementation of LookUpTrials into CTN. We assessed preliminary effectiveness of LookUpTrials by qualitative assessment based on Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and surveyed user experience and workflow efficiency. Pre-implementation of LookUpTrials, navigators from CTN used to track ongoing clinical trials using Microsoft Word document. In July 2024, we piloted LookUpTrials and have since uploaded over 107 trials into the application. Currently, CTN navigators use LookupTrials to identify and share trial information with patients and physicians, with an ongoing pilot of LookUpTrials with CTN navigators into Multidisciplinary Case Conferences (MCCs). Results: Preliminary qualitative assessment found that LookupTrials supported CTN navigators in improving the speed and accuracy of identifying suitable clinical trials, with greater efficiency in filtering and sharing trial information, while enhancing physician collaboration. Furthermore, feedback indicated LookUpTrials increased trial visibility and potential improvements in patient referrals through CTN. The application was also recognized for enhancing accessibility, enabling healthcare professionals to discover trials they may not have been aware of due to the difficulty of manually searching for trials. Further data collection is ongoing to quantify these improvements, including time spent identifying trials and trial referral rates. Conclusions: Integrating LookupTrials into the CTN workflow represents a significant step toward modernizing clinical trial navigation and has shown promise to streamline navigator efficiency and improve trial discovery. The digitally enhanced CTN program aims to address suboptimal clinical trial accrual rate by simplifying trial identification and sharing, offering a novel approach to improving patient access to cutting-edge therapies. Further integration of CTNs into MCCs is in progress, with the potential to standardize clinical trial discussions across Ontario, ultimately enhancing patient outcomes.
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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 | 0,030 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».