Stepping Stones to Sustainability Within Cancer Clinical Trials in Ireland
Notice bibliographique
Résumé
Cancer clinical trials contribute significantly to healthcare-related greenhouse gas emissions, highlighting the need to address sustainability in this area as the climate crisis intensifies. This study provides the first national assessment of sustainability awareness, attitudes, and practices within the Irish cancer clinical trials community. A 21-item cross-sectional survey was distributed to 613 cancer research professionals affiliated with Cancer Trials Ireland, including clinicians, research nurses, trial coordinators, patient advocates and industry staff, yielding a 20.6% response rate. Survey items assessed awareness of sustainability tools, perceived carbon contributors, training received, confidence in implementing green practices, and perceived barriers and enablers to sustainability. Awareness of existing carbon footprint tools was low, with only 21% familiar with the Sustainable Clinical Trials Group guidelines and fewer than 6% aware of the National Institute for Health and Care Research calculator. Despite limited training and low confidence in implementing carbon-reductive measures, 86% of respondents expressed willingness to engage with sustainability initiatives. Trial-related travel, sample kit waste, and trial set-up were perceived as the highest contributors to emissions, though perceptions did not always align with published data. Key barriers included lack of education, institutional support, and regulatory clarity, while financial incentives and training were identified as enablers. Coordinated, system-wide interventions are needed to embed sustainability into cancer clinical trial design, governance, and funding processes.
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 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 | 0,293 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».