MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040696193 · doi:10.1016/j.breast.2014.02.002

Evaluation of eligibility and recruitment in breast cancer clinical trials

2014· article· en· W2040696193 sur OpenAlexaff
Julie Lemieux, Geneviève Forget, Olyvia Brochu, Louise Provencher, Guy Cantin, Christine Desbiens, Catherine Doyle, Brigitte Poirier, Stéphanie Camden, Martin Durocher

Notice bibliographique

RevueThe Breast · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital du Saint-SacrementCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerOncologyClinical trialCancerFamily medicineInternal medicineMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives of the study were to measure recruitment rates in clinical trials and to identify patients, physicians or trials characteristics associated with higher recruitment rates. Among patients who had a clinical trial available for their cancer, 83.5% (345/413) met the eligibility criteria to at least one clinical trial. At least one trial was proposed to 33.1% (113/341) of the eligible patients and 19.7% (68/345) were recruited. Overall recruitment was 16.5% (68/413). In multivariate analyses, trial proposal and enrollment were lower for elderly patients and higher in high cancer stages. Trials from pharmaceutical industry had higher recruitment rates and trials testing hormonal therapy enrolled more patients. Breast cancer patients' accrual to a clinical trial could be improved by trying to systematically identify all eligible patients and propose a trial to those eligible and to whom the treatment is planned to be equivalent to the standard arm of the trial.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,220
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2200,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,879
Tête enseignante GPT0,733
Écart entre enseignants0,146 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe BreastMême sujetEthics in Clinical ResearchTravaux en français237 207