Treatment Success in Cancer: Industry Compared to Publicly Sponsored Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess if commercially sponsored trials are associated with higher success rates than publicly-sponsored trials. STUDY DESIGN AND SETTINGS: We undertook a systematic review of all consecutive, published and unpublished phase III cancer randomized controlled trials (RCTs) conducted by GlaxoSmithKline (GSK) and the NCIC Clinical Trials Group (CTG). We included all phase III cancer RCTs assessing treatment superiority from 1980 to 2010. Three metrics were assessed to determine treatment successes: (1) the proportion of statistically significant trials favouring the experimental treatment, (2) the proportion of the trials in which new treatments were considered superior according to the investigators, and (3) quantitative synthesis of data for primary outcomes as defined in each trial. RESULTS: GSK conducted 40 cancer RCTs accruing 19,889 patients and CTG conducted 77 trials enrolling 33,260 patients. 42% (99%CI 24 to 60) of the results were statistically significant favouring experimental treatments in GSK compared to 25% (99%CI 13 to 37) in the CTG cohort (RR = 1.68; p = 0.04). Investigators concluded that new treatments were superior to standard treatments in 80% of GSK compared to 44% of CTG trials (RR = 1.81; p<0.001). Meta-analysis of the primary outcome indicated larger effects in GSK trials (odds ratio = 0.61 [99%CI 0.47-0.78] compared to 0.86 [0.74-1.00]; p = 0.003). However, testing for the effect of treatment over time indicated that treatment success has become comparable in the last decade. CONCLUSIONS: While overall industry sponsorship is associated with higher success rates than publicly-sponsored trials, the difference seems to have disappeared over time.
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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 | 0,526 | 0,787 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».