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Enregistrement W2461165364 · doi:10.1186/s12885-016-2408-9

Use and misuse of common terminology criteria for adverse events in cancer clinical trials

2016· article· en· W2461165364 sur OpenAlexaff
Sheng Zhang, Fei Liang, Ian F. Tannock

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFudan University
Mots-clésCommon Terminology Criteria for Adverse EventsMedicineClinical trialAdverse effectTerminologyMEDLINERandomized controlled trialNeutropeniaIntensive care medicineFamily medicineToxicityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Common Terminology Criteria for Adverse Events, Version 3.0 (CTCAE v3.0) were released in 2003 and have been used widely to report toxicity in publications or presentations describing cancer clinical trials. Here we evaluate whether guidelines for reporting toxicity are followed in publications reporting randomized clinical trials (RCTs) for cancer. METHODS: Phase III RCTs evaluating systemic cancer therapy published between 2011 and 2013, were reviewed to identify eligible studies, which stated explicitly that CTCAE v3.0 was used to report toxicity. Each AE term and its grade were located in CTCAE v3.0 to determine if they fell within the guidelines provided in the explanatory file. RESULTS: A total of 166 publications were included in this analysis. Criteria from CTCAE v3.0 were frequently used incorrectly. For example, CATEGORY names such as Metabolic were misreported as AEs in 19 trials, and inappropriate grades for AEs assigned frequently. For example, febrile neutropenia was graded 1 or 2 in 35 of 91 studies (38 %), but the minimum grade for this toxicity is 3. Alopecia was graded 3 or more in 19 of 77 studies (25 %), but the maximum is only grade 2. CONCLUSION: The present study provides evidence of poor reporting of toxicity in clinical trials. The study provides a lower estimate for the misuse of AE terms and grades, and implies that other AE terms and grades that conform to CTCAE v3.0 guidelines may have been assigned incorrectly. Inaccurate reporting of toxicity in clinical trials can lead clinicians to make inappropriate treatment decisions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,948
Tête enseignante GPT0,698
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats · Méthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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