A national portfolio of bone oncology trials—The Canadian experience in 2012
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of both cancer and its treatment on bone is an essential component of oncological practice. Bone oncology not only affects patients with both early stage and metastatic disease but also covers the entire spectrum of tumour types. We therefore decided to review and summarise bone oncology-related trials that are currently being conducted in Canada. METHOD: We assessed ongoing and recently completed trials in Canada. We used available North American and Canadian cancer trial websites and also contacted known investigators in this field for their input. RESULTS: Twenty seven clinical trials were identified. Seven pertained to local treatment of bone metastasis from any solid tumour type. Seven were systemic treatment trials, five focused on bone biology and predictive factors, three evaluated safety of bone-targeted agents, three were adjuvant trials and two trials investigated impact of cancer therapy on bone health. The majority of trials were related to systemic treatment and bone biology in breast cancer. Most were small, single centre, grant-funded studies. Not surprisingly the larger safety and adjuvant studies were pharmaceutical company driven. DISCUSSION: Despite the widespread interest in bone-targeted therapies our survey would suggest that most studies are single centre and breast cancer focused. If major advances in bone oncology are to be made then collaborative strategies are needed to not only increase current sample sizes but to also expand these studies into non-breast cancer populations.
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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 | 0,016 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».