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Enregistrement W4412697615 · doi:10.1177/10732748251364041

Supporting Participant Engagement in Cancer Genomics Research in Rare Cancers: A Qualitative Study of Patients, Caregivers, and Advocates

2025· article· en· W4412697615 sur OpenAlex
Vinayak Venkataraman, Lauren Fisher, Andrew Khalaj, Eirian Siegal-Botti, Diane M. Diehl, Katherine A. Janeway, Suzanne George, Jennifer W. Mack

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCancer Control · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineAcknowledgementConfidentialityQualitative researchEmpowermentInclusion (mineral)Medical educationTransparency (behavior)NursingPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionThe purpose of this study was to identify patterns and themes that support participant engagement in patient-partnered cancer genomics research.MethodsThe Osteosarcoma (OS) and Leiomyosarcoma (LMS) Projects of Count Me In allow any patient with OS and LMS in the US and Canada to contribute their health information, tumor samples, and lived experience to an aggregated, public research database. We conducted in-depth interviews with research partners, including patients, caregivers, and advocates, who were purposefully sampled to ensure inclusion of racial and ethnic minorities, those with less than college education, and adolescents (age 12-17). Coding and analysis were conducted by the research team using NVivo to identify themes that support engagement.ResultsTen patients, ten caregivers, and six advocates were interviewed. Seven themes were identified that support participant engagement: (a) motivation, (b) respect, (c) trust, (d) inclusivity, (e) relationship, (f) engagement, and (g) empowerment. Research partners were motivated to serve others, play a part in scientific discovery, and play a role in a novel initiative. Respect was supported through timeliness in communication or follow-up, an appropriate amount of time and information requested, and an acknowledgement that illness may prevent participation. Trust was developed through ensuring adequate privacy/confidentiality safeguards and demonstrating transparency. Inclusivity was demonstrated through showcasing broad representation and mitigating technical barriers. Research partners wanted to feel a relationship with, and engaged and empowered by, researchers. Adolescents reported their parents were more engaged than they were.ConclusionsResearch partners, including patients, caregivers, and advocates, have a strong desire to engage with researchers. We identified seven themes to support engagement. Researchers can optimize their communication and operations to support participant engagement in cancer genomics research.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,369 · 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