<i>KRAS</i> and Colorectal Cancer: Ethical and Pragmatic Issues in Effecting Real-Time Change in Oncology Clinical Trials and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Systemic therapy has led to a median survival time for patients with advanced colorectal cancer (CRC) almost fourfold longer than that expected with best supportive care, an outcome achieved through combining chemotherapeutic and targeted biologic agents. Although the latter can include anti-epidermal growth factor receptor antibodies, such as cetuximab and panitumumab, we now have strong evidence that patients whose tumors harbor mutated KRAS will not benefit from this class of agent. Acceptance of the reliability and importance of the KRAS data took several years to evolve, however, for a variety of reasons. The timeline from the presentation and publication of small, retrospective phase II studies to widespread acceptance of the KRAS predictive value and changes in behavior-specifically, modifications of ongoing national trials in advanced/metastatic CRC, changes in national guidelines and practice patterns, and adjustments to the labeled indications for the monoclonal antibodies-was lengthy. In this commentary, we discuss whether or not the process of data disclosure regarding KRAS status and treatment of advanced CRC patients was effective in permitting timely decisions regarding ongoing publicly funded clinical trials and whether or not such decisions were rational and ethical. The overall goals are to highlight lessons learned regarding early disclosure of clinical trial results, as well as vetting and adoption of new scientific data, and to propose modifications for handling similar situations in the future.
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.
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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».