Does clinical trial participation improve outcomes in patients with ovarian cancer?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Treatment on a clinical trial is considered to be beneficial to oncology patients. However, supportive evidence for this is scarce. Trial effect describes the phenomenon of improved health outcomes in patients treated with standard of care (SOC) on trial compared to those receiving SOC outside of a clinical trial. We evaluated trial effect in patients with ovarian cancer treated at our tertiary cancer centre. METHODS: We performed a retrospective cohort study of patients with ovarian cancer treated at The Christie National Health Service Foundation Trust. Patients treated on one of three first-line clinical trials: (SCOTROC-4, ICON-5, ICON-7) were matched (for age, International Federation of Gynaecology and Obstetrics stage, surgical status and performance status) with individuals receiving the same SOC off trial. Survival was calculated using Kaplan-Meier methodology. RESULTS: 60 patients were evaluated; 30 on trial and 30 on SOC off trial. The median progression-free survival (PFS) was 21.8 months (control group) and 25.9 months (trial group), median overall survival (OS) was 64.3 months (control group) and 68.9 months (trial group). There was no difference in PFS (log-rank test: HR 0.87 (95% CI 0.48 to 1.54), p=0.6) or OS (log-rank test: HR 0.87 (95% CI 0.46 to 1.64), p=0.7) between groups. CONCLUSIONS: Patient survival was similar regardless if treated on trial or as SOC. Our findings do not support trial effect, at least in a tertiary cancer centre. Clinical trial participation in specialised cancer centres promotes best practice to the benefit of all patients. These findings may impact discussions round consent of patients to trials and organisation of oncology services.
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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 | 0,073 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».