Barriers in phase I cancer clinical trials referrals and enrollment: five-year experience at the Princess Margaret Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a paucity of literature on the referral outcome of patients seen in phase I trial clinics in academic oncology centres. This study aims to provide information on the accrual rate and to identify obstacles in the recruitment process. METHODS: A retrospective chart review was performed for all new patients referred and seen in the phase I clinic at the Princess Margaret Hospital between January 2000 and June 2005. Data on their demographics, medical history, and details of trial participation or non-entry were recorded. RESULTS: A total of 667 new phase I referrals were seen during the stated period. Of these patients, 197 (29.5%) patients were enrolled into a phase I trial, and 64.5% of them started trial within 1 month of the initial visit. About a quarter (165 of 667) of the patients referred were deemed ineligible at their first visit, with the most frequent reasons for ineligibility being poor performance status, unacceptable bloodwork, too many prior treatments and rapid disease progression. The remaining 305 patients (45.7%) were potentially eligible at their initial visit, but never entered a phase I trial. The main reasons for their non-entry were patient refusal, other treatment recommended first, and lack of available trials or trial spots. CONCLUSION: This study provides information on the clinical realities underlying a referral to a phase I clinic and eventual trial enrollment. Better selection of patients, appropriate education of referring physicians, and opening phase I trials with fewer restrictions on some criteria such as prior therapy may enhance their recruitment rates.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».