An asynchronous electronic consent for improving consent in research among patients with cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Informed consent is essential to ensuring ethical conduct of clinical research in oncology, but can be challenging and time-consuming to implement. Electronic consenting (e-consent) may address these issues, but acceptability of e-consent among patients with cancer must be assessed. METHODS: An asynchronous preliminary e-consent was developed for a prospective circulating tumor DNA testing study for patients with colorectal/pancreatic cancer. Following e-consent, patient satisfaction was assessed in a follow-up call before full consent was obtained. Acceptability was assessed with descriptive statistics and bivariate analysis. RESULTS: Fifty-one participants completed the preliminary e-consent, 90% of which preferred electronic full consent over traditional consent. Comfort enrolling after e-consent was rated highly by 93% of participants. Additionally, 80% of participants indicated that a follow-up call had no impact on decision to enroll. CONCLUSION: These findings suggest that asynchronous e-consenting is highly acceptable among oncology patients but future work should assess comprehension with this approach.
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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 | 0,144 | 0,258 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».