Evolution of Clinical Trial Design in Early Drug Development: Systematic Review of Expansion Cohort Use in Single-Agent Phase I Cancer Trials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the use and objectives of expansion cohorts in phase I cancer trials and to explore trial characteristics associated with their use. METHODS: We performed a systematic review of MEDLINE and EMBASE, limiting studies to single-agent phase I trials recruiting adults and published after 2006. Eligibility assessment and data extraction were performed by two reviewers. Data were assessed descriptively, and associations were tested by univariable and multivariable logistic regression. RESULTS: We identified 611 unique phase I cancer trials, of which 149 (24%) included an expansion cohort. The trials were significantly more likely to use an expansion cohort if they were published more recently, were multicenter, or evaluated a noncytotoxic agent. Objectives of the expansion cohort were reported in 74% of trials. In these trials, safety (80%), efficacy (45%), pharmacokinetics (28%), pharmacodynamics (23%), and patient enrichment (14%) were cited as objectives. Among expansion cohorts with safety objectives, the recommended phase II dose was modified in 13% and new toxicities were described in 54% of trials. Among trials aimed at assessing efficacy, only 11% demonstrated antitumor activity assessed by response criteria that was not previously observed during dose escalation. CONCLUSION: The utilization of expansion cohorts has increased with time. Safety and efficacy are common objectives, but 26% fail to report explicit aims. Expansion cohorts may provide useful supplementary data for phase I trials, particularly with regard to toxicity and definition of recommended dose for phase II 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 | 0,295 | 0,560 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».