Novel Methodology for Comparing Standard-of-Care Interventions in Patients With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The current clinical trials development and conduct process is cumbersome and expensive, with the majority of studies focusing on either the development of new agents or new indications for established agents. Unfortunately, research comparing standard-of-care interventions is rarely performed, leaving many important and practical patient-centered questions unanswered. Novel clinical trial methodologies and approaches are needed. METHODS: We have identified simple key components that, when combined, enhance the ability to both perform and increase accrual for studies that compare standard-of-care interventions. These include selection of clinically relevant and practical questions, demonstration of clinical equipoise through surveys of knowledge users and completion of systematic reviews, appropriate study design and simply defined study end points, use of an integrated consent model incorporating oral consent, efficient research ethics board approval, Web-based randomization in the clinic, real-time electronic data capture and management, and regular formal team feedback. RESULTS: We have demonstrated the feasibility of this model in a pragmatic trial comparing two standard-of-care interventions (growth factor support or ciprofloxacin) for the primary prophylaxis of febrile neutropenia in patients with breast cancer receiving adjuvant docetaxel with cyclophosphamide chemotherapy. Research ethics board approval took 3 months, and 110 (72%) of 153 potentially eligible patients have agreed to participate in the study. When surveyed, 81 (85%) of 95 patients were completely satisfied with the integrated consent model process. CONCLUSION: Our proposed model contains elements that, when used alone or in combination, may allow efficient and cost-effective comparison of standard-of-care interventions.
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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 | 0,566 | 0,676 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».