Enrollment of Older Patients in Cancer Treatment Trials in Canada: Why is Age a Barrier?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the enrollment of older patients (>/= 65 years) in Canadian cancer treatment trials and compare accrual of older patients in Canada and the United States. PATIENTS AND METHODS: A retrospective analysis of the number of older patients enrolled in National Cancer Institute of Canada Clinical Trials Group (NCIC CTG) treatment trials between 1993 and 1996 was performed. These rates were compared with the corresponding rates in the general population of patients who were >/= 65 years old and had cancer, obtained from Statistics Canada, and those published by the Southwest Oncology Group (SWOG) in the United States. RESULTS: Between 1993 and 1996, 4,174 patients were enrolled onto 69 NCIC CTG trials of 16 tumor types. Older patients accounted for 22% of trial enrollees, compared with 58% of the Canadian population with cancer. This discrepancy existed in all cancer types except for multiple myeloma. The percentages of older patients enrolled were also analyzed by study type: 15% in adjuvant trials, 25% in metastatic trials, 29% in investigational new drug trials, 24% in phase I trials, and 21% in supportive care trials. The overall proportion of older patients enrolled onto Canadian trials (22%) was slightly lower than that in SWOG trials (25%). CONCLUSION: Age remains a barrier for accrual onto cancer treatment trials, even when reimbursement is not an issue. Strategies to overcome this barrier, including the implementation of trials specifically tailored to patients aged >/= 65 years, are prudent in light of our aging population.
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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 | 0,024 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».