Public perceptions of participation in trials in the intensive care unit: an ERS Clinical Research Collaboration international cross-sectional survey across 13 countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Public views of trial participation in the intensive care unit (ICU) are often not sought, yet as patients and study participants, they are profoundly affected. We aimed to understand public opinions on pandemic and non-pandemic ICU trials, consent, adaptive trials and personalised medicine, following the COVID-19 pandemic. Methods: Views of nationally representative samples were collected through a cross-sectional scenario-based survey in 13 countries; Australia, Canada, France, Germany, Ghana, India, Ireland, Italy, Japan, New Zealand, Pakistan, UK and USA and analysed by descriptive and regression analyses. Results: Of 9726 respondents, 7382 (75.9%) felt pandemic research is important, that trials should be established in interpandemic periods (76.1%) with special rules to make it quicker/easier (72.8%) and patients and public involved (73%). Less respondents indicated trust in their government’s pandemic management (45.3%). A minority of respondents indicated they would not want to participate in low-risk (1627,16.7%) and higher-risk (1823,18.7%) pandemic ICU trials. Respondents supported alternative consent approaches to prospective consent (79.8%, e.g. deferred/substitute decision maker). Few respondents were not supportive of biological sampling (11.8%), adaptive trials (5.3%) and personalised medicine (6%). In 9 of 13 countries asked about non-pandemic respiratory ICU trials, only 17.3% of respondents would not want to participate. Previous ICU and pandemic experience and trust were predictive of agreement to participate. Conclusions: Our study highlights public support for pandemic and non-pandemic ICU trials. It is essential to understand such views to inform trials, build trust and understanding. This work has informed PANTHER and REMAP-CAP platform trials.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».