Setting the Bar in Phase II Trials: The Use of Historical Data for Determining “Go/No Go” Decision for Definitive Phase III Testing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Phase II trials aim to determine whether a cancer treatment is sufficiently promising to justify phase III study. Whether an agent is declared promising in a phase II trial depends on prespecified "null" and "alternative" rates of an outcome of interest such as tumor response. In some cases, the null must be determined with reference to historical data. We sought to determine the proportion of phase II trials that require historical data to establish the null and to determine how these historical estimates were derived. EXPERIMENTAL DESIGN: We conducted a systematic review of phase II trials published in the Journal of Clinical Oncology or Cancer in the 3 years to June 2005. Data were extracted following a prespecified protocol. RESULTS: We retrieved 251 papers, of which 117 were found to be ineligible; 70 of 134 included trials (52%) were defined as requiring historical data for design. Nearly half (32, 46%) of these papers did not cite the source of the historical data used, and just 9 (13%) clearly gave a single historical estimate as the rationale for the null. Trials that failed to cite prior data appropriately were significantly more likely to declare an agent to be active (82% versus 33%; P=0.005). No study incorporated statistical methods to account for either sampling error or possible differences in case mix between the phase II sample and the historical cohort. CONCLUSIONS: Many phase II trials require historical data to determine null response rates. Simple guidelines may improve design and reporting of such trials.
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.
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 | 0,285 | 0,963 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle