Advancing Clinical Trials to Streamline Drug Development
Notice bibliographique
Résumé
The last decade in oncology has been marked by the identification of numerous new potential cancer targets and even more agents designed to inhibit them. The matrix of new targets, new agents, and the companion diagnostics required to identify the right patient for the right drug has created a major challenge for the clinical trial process. This has been compounded by the addition of new immunomodulators targeting the host immune system rather than the tumor. Recognizing the need for new approaches, industry, investigators, and regulators have responded to this challenge. New clinical trial designs are being evaluated to incorporate the genomic sequence data being obtained almost routinely after cancer diagnosis. New dose-finding approaches are being proposed to identify the maximum effective dose rather than the maximum tolerated dose. The FDA is involved in the drug approval process from points early in development and has accepted registration quality data from expansion cohorts in support of drug approval. Despite progress on several fronts, many challenges remain, including the lack of predictability of preclinical data for clinical results and phase II data for phase III results, an infrastructure that can be an obstacle to clinical trial development and implementation, and the increasing use of contracted clinical research organizations that limit a fit-for-purpose approach to clinical trial execution. Perhaps most challenging and important of all are the difficulties with clinical trial accrual that can prevent study completion. Both the innovations and the challenges highlight the important role of process in progress in clinical oncology.
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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 | 0,070 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».