The Many Aspects of Off-Label Prescribing in Oncology
Notice bibliographique
Résumé
Off-label prescribing is particularly common in oncology. While it brings abundant benefits to cancer treatment, decisions on off-label prescribing should be made with caution, due to insufficient supporting data, weak safety monitoring system, and increased health care burden. Currently, reimbursement decisions for off-label oncology are based on recommendations from four drug compendia, each of which combines data from clinical trials and/or observational studies and expert opinions. Further enhancements are expected in terms of transparency and consistency of compendia's methods of data synthesis. While the existing FDA regulations prohibit direct-to-prescriber promotion, with the exception of publication on off-label drug use, considerable leeway may be given to late-stage cancer patients. Clinical Trials for oncology off-label indication should focus on late stage cancer patients beyond first-line therapy and patient sample should have equal representations from academic and community settings. Off-label oncology clinical trials should also provide full information on conflict of interest. Given the high stakes involved in oncology treatment, future policies should strike a balance between innovation and clinical, economic, and humanistic consequences.
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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 | 0,107 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».