Implementating a Clinical Trial Navigator Program for Cancer Patients: Barriers & Facilitators Identified Through Stakeholder Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patient navigation has been highlighted as a solution to improve clinical trial access. The Clinical Trial Navigator (CTN) Program is a Canadian cancer clinical trial navigation program that can be accessed online by patients or healthcare professionals (HCP). Trained individuals search and provide patients and/or oncologists a report of potentially eligible trials for free. Over 550 patients have used the Program since its launch in 2019, but systemic implementation within cancer centers has yet to occur. Objectives: We aimed to identify facilitators and barriers to implementing the CTN Program in Canadian cancer centers through stakeholder insights. Methods: We conducted 33 virtual, semi-structured interviews (45 min each) with healthcare/clinical research professionals (n=9) and patient-focused stakeholders (n=24). Interviews were guided by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and analyzed using thematic analysis with deductive and inductive coding. Results: Participants emphasized patient navigation as a key solution to identifying and accessing clinical trials, reducing oncologist workload. Key barriers included financial and logistical stress for patients enrolling in trials at different institutions and challenges in obtaining required medical information for effective searches. When patients initiated searches, they often needed additional support discussing results with their oncologist. Conclusion: Findings highlight critical considerations for implementing the CTN Program in Canadian cancer centers. Planned program adaptations aim to address these barriers, with future evaluation on uptake and effectiveness.
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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 | 0,039 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».