Participant acceptability and feasibility of virtual and digital health solutions in a phase IIa COPD trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Understanding participant experience is crucial for improving participant satisfaction, retention, data quality, and hereby trial efficiency. This is especially important when incorporating novel procedures like digital patient solutions and virtual study elements. Methods: This study explored participant experiences in the CRESCENDO phase-II COPD study, focusing on feasibility and acceptance of remote coached spirometry. Semi-structured qualitative interviews (n=21) and study participant feedback questionnaire (SPFQ)(n=83) were conducted in Bulgaria, Canada, Poland, Spain, UK, and USA. Interview data was analysed using thematic analysis. Results: Participants (mean age 66.8year, 52%male) were generally satisfied with the trial. Digital and virtual elements were appreciated and easy to use, though frequent technical issues were considered bothersome. When functioning properly, participants reported minimal differences between in-person and remote spirometry coaching. Most preferred in-person visits due to positive interactions with study staff, which greatly influenced satisfaction. The high concordance between the interviews and SPFQ validated the interview results and confirmed the utility of the SPFQ to measure participant experience. Conclusions: This study highlights the potential of digital and virtual elements in clinical trials while addressing technical challenges. Despite a small interview sample and potential selection bias, findings reveal cultural and individual differences in experiences and preferences. Practical recommendations include allowing participants to "design" their trial procedures, such as chosing between in-person or virtual visits.
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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 | 0,167 | 0,262 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».