Exploring Characteristics Predictive of Willingness to Participate in Preclinical Alzheimer’s Disease Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recruitment into Alzheimer's disease (AD) clinical trials remains challenging. Efficiently identifying individuals who are more willing to enroll can inform recruitment strategies. METHODS: Participants were interviewed to assess willingness to participate in preclinical AD trials of various incentive levels: a high-incentive scenario providing transportation, a lifetime dementia risk assessment, summaries of cognitive testing results, and high financial compensation, a medium-incentive scenario providing only cognitive results and high financial compensation, and a low-incentive scenario providing none of these incentives. Participants rated willingness on a 7-point Likert scale. We assessed willingness across racial and ethnic groups via boxplots. To identify participant characteristics predictive of willingness, we collapsed willingness into a binary construct defining 6-7 as "willing" and fit classification and regression trees (CARTs). We used random forests to identify differences in feature importance via mean decrease in accuracy across racial and ethnic groups in the high-incentive scenario. RESULT: Among 261 participants, 69 identified as Hispanic, 69 as Non-Hispanic (NH) White, 45 as NH Black, 72 as NH Asian, 5 as NH other, and 1 did not report race or ethnicity. Figure 1 gives grouped boxplots of willingness stratified by race and ethnicity (NH other omitted due to limited sample size). Willingness was similar across racial and ethnic groups in the high-incentive scenario. Willingness among Hispanic participants skewed lower than their NH peers in the low-incentive scenario. Figure 2 gives pruned CARTs for each scenario. Favorable research attitudes, measured by the Research Attitudes Questionnaire (RAQ), and higher levels of concern about AD were predictive of higher willingness in all scenarios. Higher income was predictive of higher willingness in the low-incentive scenario. The random forest analysis identified research attitudes and concerns about AD as the two most important characteristics in all racial and ethnic groups except among Hispanic participants, where measures of global cognition (Montreal Cognitive Assessment) and subjective cognitive complaints (Cognitive Function Instrument) were the most predictive. CONCLUSION: The RAQ and concerns about AD dementia may be low-cost tools for identifying willing participants. Few differences were observed across racial and ethnic groups. Future work might investigate the relationship between the RAQ and willingness among Hispanic individuals.
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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 | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».