A Model for Community‐based Recruitment for Dementia Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Successful enrollment of participants into clinical dementia trials remains one of the more challenging aspects of clinical research, as barriers exist for both potential participants and recruiting clinicians. Currently, a mechanism is lacking to engage the community. METHOD: The Toronto Dementia Research Alliance (TDRA) and the Alzheimer Society of Toronto (AST) co-developed a web recruitment platform, Toronto Dementia Network (TDN) (https://tdn.alz.to/research-studies/) to enable persons living with dementia, their caregivers, and healthy volunteers, to discover trials and to connect clinicians to otherwise inaccessible participants. The platform features plain-language summaries of investigator-initiated clinical trials. Potential participants can perform key-word searches, use predetermined filters, or fill out a questionnaire to be matched to a suitable trial by TDRA staff. Their contact information is securely captured and shared with the site leading the trial of interest. Once transferred, staff leading that trial contact the individual who made the request. This triage system is tracked and monitored by TDRA. This platform is featured in TDRA's monthly newsletter and through a bi-monthly webinar series. RESULT: 2025, 60 studies have been registered on the TDN site. 266 potential participants have demonstrated interest. Overall, this method has led to 34% of participant referrals becoming enrolled in a study. Specifically, 36% of referrals via TDRA-assisted screening and study matching have led to enrollments/study completions, while 30% of participant self-referrals have led to enrollments/study completions - higher than traditional recruitment methods. CONCLUSION: A patient-friendly web-based approach for participation into clinical trials is possible. We have demonstrated that such an approach can yield over 30% recruitment. In addition, having a research team dedicated to screening, triaging and matching participants to appropriate studies results in a higher enrollment rate than self-referrals.
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 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 | 0,387 | 0,404 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,025 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».