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Enregistrement W4415639500 · doi:10.1101/2025.10.28.25337741

Understanding Barriers to Clinical Trial Participation Among U.S. Women: A National Survey Study

2025· preprint· W4415639500 sur OpenAlexaff
Doruntina Fida, Therese Rajasekera, Ancella Roy, Julia C. Wilson, Aleta Wiley, Ruth Lederman, Primavera A. Spagnolo

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesBrigham and Women's Hospital
Mots-clésSocioeconomic statusInclusion (mineral)Clinical trialHealth careSalience (neuroscience)Ethnic groupHealth equityPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the persistent underrepresentation of women—particularly those from racially and ethnically minoritized groups—in clinical research, little is known about their perspectives on participation. This study examined healthcare experiences, access, and attitudes toward clinical trials among U.S. women and assessed how race, socioeconomic status, and healthcare access intersect to shape willingness to participate (WTP). We conducted a national cross-sectional online survey (January–March 2023) of 5,301 women aged 18–70 years. The 81-item questionnaire assessed demographics, health status, healthcare access, and clinical trial experiences. Among 4,987 respondents reporting race (77% White, 14% Black, 7% Asian, 2% Other), nearly 80% expressed interest in participating in clinical trials, yet only 11% had been invited and 7% had enrolled. In adjusted models, WTP was lower among Black (β = −0.06; P = .04) and Asian (β = −0.09; P = .01) women than among White women, whereas higher educational attainment and multimorbidity predicted greater WTP. Altruism, clear study explanations, and financial compensation were key motivators, while time burden and concerns about side effects were major barriers, with the salience of these factors varying by race. Most respondents (88%) endorsed the importance of women’s inclusion and sex-specific reporting, though neutrality on these issues was more frequent among racially minoritized women. Despite high interest, structural and informational barriers continue to constrain women’s engagement in clinical research, underscoring the need for trust-building, burden-reducing, and culturally responsive strategies to promote equitable participation and improve representation across racial groups.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,859
Tête enseignante GPT0,655
Écart entre enseignants0,204 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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'admission1
Résumé présentoui

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