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Enregistrement W2039658745 · doi:10.1177/1740774510368301

Trends in the application of dynamic allocation methods in multi-arm cancer clinical trials

2010· article· en· W2039658745 sur OpenAlexaff
Gregory R. Pond, Patricia A. Tang, Stephen Welch, Eric X. Chen

Notice bibliographique

RevueClinical Trials · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreLondon Health Sciences CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dynamic allocation (DA) methods which attempt to balance baseline prognostic factors between treatment arms, can be used in multi-arm clinical trials to sequentially allocate patients to treatment. Although some experts express concern regarding the validity of inference from trials using DA, others believe DA methods produce more credible results. PURPOSE: A review of published multi-arm cancer clinical trials was conducted to explore the frequency of DA use in oncology. METHODS: Multi-arm phase III clinical trials of at least 100 patients per arm, published in 13 major oncology journals from 1995-2005 were manually reviewed. Information about reported use of DA methods, or randomization via random permuted blocks (PB), was extracted along with trial characteristics. RESULTS: Of 476 published clinical trials, 112 (23.5%) reported using some form of DA method, while 103 (21.6%) reported using PB methods. Most trials (403 or 84.7%) reported stratifying on at least one baseline factor. The mean number of stratification factors was 2.70 per trial, and 78.6% of DA trials reported 3 or more stratification factors compared with 30.2% of non-DA trials (p < 0.001). The frequency of DA use increased over time, with 20.2%, 21.3%, 25.8%, 28.8% and 38.9% of trials reported use in 1995-2001, 2002, 2003, 2004, and 2005, respectively. Use of DA methods was more frequently reported in trials involving an academic co-operative group (28.4% vs. 13.8%), however, no difference was observed between industry-funded and other-funded trials (24.0% vs. 23.2%) or geographical region (19.7% of North American trials, 26.2% of European trials and 21.7% of multinational/other trials). LIMITATIONS: As a retrospective analysis, the true frequency of DA use is likely underreported. Few trials gave complete details of the allocation method used, thus it is possible some manuscripts reported incorrect allocation methods. Journals were selected which were assumed to publish most large, multi-arm clinical trials in cancer from 1995-2005, however, some trials were likely reported in journals other than what was reviewed. CONCLUSIONS: DA methods are frequently used in multi-arm cancer clinical trials. The use of DA appears to becoming more common over time and are used more frequently when an academic cooperative group is involved. No relationship between industry funded trials or geographic region and allocation method was observed. Clinical Trials 2010; 7: 227-234. http://ctj.sagepub.com.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,470
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,813
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4700,813
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0190,026
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,905
Tête enseignante GPT0,789
Écart entre enseignants0,116 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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