Reporting of Serious Adverse Drug Reactions of Targeted Anticancer Agents in Pivotal Phase III Clinical Trials
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: Oncologists prescribe anticancer drugs based on results of phase III randomized clinical trials (RCTs), but some safety concerns appear only later in updated drug labels. Here, we analyze adverse drug reactions (ADRs) of targeted anticancer agents from updated drug labels and their reporting in corresponding pivotal RCTs. METHODS: We searched the US Food and Drug Administration (FDA) Web site for approved targeted anticancer drugs with updates of their labels related to safety in 2008 and 2009 and at least one RCT referenced in the updated drug label. For each drug, serious ADRs, including potentially fatal ADRs, were identified from the updated label. Published reports of RCTs referenced in the label were searched to determine whether they described these ADRs. RESULTS: We identified 12 eligible targeted anticancer agents with 36 corresponding RCTs referenced in updated drug labels. There were 76 serious ADRs reported in updated drug labels, and 50% (n = 38) were potentially fatal. Of these, 39% (n = 30) of all serious ADRs and 39% (n = 15) of potentially fatal ADRs were not described in any published report of RCTs, whereas 49% and 58%, respectively, were not described in initial drug labels. After a median 4.3 years between initial approval and update of drug labels, 42% (n = 5) of targeted cancer agents acquired one or more boxed warnings (the highest level of FDA alert). CONCLUSION: Published reports of pivotal RCTs and initial drug labels contain limited information about serious ADRs of targeted anticancer agents. Rare but serious ADRs may be important causes of morbidity and mortality in general oncologic practice.
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 | 0,254 | 0,920 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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