Quality of Clinical Trials in Gastroenteropancreatic Neuroendocrine Tumours
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The heterogeneity of neuroendocrine tumours (NETs) makes interpretation of clinical trials in this disease challenging. Our aim was to review the quality of treatment trials in NETs in order to inform the design and reporting of future studies. METHODS: We identified studies by searching MEDLINE. We considered all phase II and III trials of systemic antineoplastic treatments published between 2000 and 2011. Information on trial design, study population, end points, statistical considerations and results was abstracted from each article using a standardized form. RESULTS: Seven phase III and 39 phase II trials were identified. The make-up of the study population was variable: only 24% of trials included patients with one type of tumour (pancreatic NET or carcinoid tumour), 41% included patients with both tumour types, and 35% of trials included other endocrine cancers. Disease progression at baseline was often not reported and was documented for all patients in 22% of the trials. The functional status of the tumour, tumour differentiation, and Ki67 index were reported in 35, 43, and 15% of trials, respectively. The primary end point was clearly defined in 72% of trials. Identifiable statistical design, and predefined sample size were reported in 74 and 61% of trials, respectively. Conflicts of interest and study sponsorship were reported in 46 and 85% of trials. CONCLUSIONS: The quality of the design and reporting of phase II/III NET trials, as described in other cancers, is poor. Future trials should include more homogenous patient populations while adhering to rigorous selection, reporting and interpretation of population and trial parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».