NCIC Clinical Trials Group experience of employing patient-reported outcomes in clinical trials: an illustrative study in a palliative setting
Notice bibliographique
Résumé
In this article we briefly review the experience of the National Cancer Institute of Canada (NCIC) Clinical Trials Group (CTG) with respect to the assessment of patient reported outcomes in clinical trials, and illustrate issues important to assessing symptom palliation in clinical trials of cancer therapy. We highlight a standard approach taken by the NCIC CTG, and illustrate how this approach may be applied to the complex problem of symptom control analysis in patients with locally advanced NSCLC. We further illustrate how variations in this analysis yield different apparent rates of palliation. Apparent rates of palliation critically depended on the outcome measures used: single symptom response across patients (5-32%, depending on the symptom of interest), symptom response in specific symptomatic patients (37-100%), symptom control (45-82%), index symptom response (60%), proportion of patients experiencing improvement in all symptoms (21%), or health-related quality of life (HRQoL) improvement (23%, global). Rates also varied substantively depending on which cohort of patients was considered relevant to each analysis (i.e., was included in the respective denominator). Substantive discordance in patients' apparent palliation was seen when HRQoL data were compared with symptom diary data. Appropriate and valid descriptions of palliative outcomes in clinical trials are complex undertakings. We conclude that several measures are required for a textured clinical description of outcome, and recommend reporting palliation according to individual symptom response rates and HRQoL response rates, in order to address each construct of palliation success.
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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 | 0,647 | 0,680 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,018 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».