Is pre-trial quality assurance necessary? Experiences of the CONVERT Phase III randomized trial for good performance status patients with limited-stage small-cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study is an analysis of the pre-trial quality assurance (QA) exercises submitted by clinicians from radiotherapy (RT) centres across Europe and Canada to qualify for participation in the CONVERT trial. METHODS: QA exercises submitted by 64 clinicians at 64 RT centres were included in this analysis. The exercises included the completion of a trial-specific questionnaire and submission of a treatment plan, for both trial arms, for a patient fitting the eligibility criteria of the trial. This article describes the QA programme set up for the CONVERT trial and identifies deviations from the trial protocol. Patient eligibility, disease and critical structure outlining and treatment planning technique were assessed. RESULTS: Results from QA trial-specific questionnaires received between February 2008 and September 2011, returned as part of the QA exercise, indicated that the majority of centres (70.3%) were using 6-MV photons and type B treatment planning system algorithms (57.8%). 90.6% of clinicians assessed submitted data for patients who fitted the eligibility criteria for the trial. There were inconsistencies in outlining of gross tumour volume (GTV) and organs at risk, mainly heart and oesophagus, and in the use of margins around the GTV. CONCLUSION: Such a QA programme helps to ensure that centres conform to trial protocol and should reduce inconsistencies in RT planning that may confound the results of the CONVERT trial. ADVANCES IN KNOWLEDGE: Few studies reporting pre-trial QA have been published to date. This article outlines the importance of such a QA programme in the context of multicentre Phase III studies.
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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 | 0,207 | 0,361 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».