Screen failure rates in contemporary phase II/III therapeutic trials in genitourinary malignancies.
Notice bibliographique
Résumé
176 Background: Screen failures cost effort, time and resources estimated at about $2000 per patient (Bienkowski RS et al 2008). There is little published data about the frequency or causes of screen failures in genitourinary (GU) cancer clinical trials. Methods: We reviewed published articles and contacted study investigators on 42 key phase 2 and 3 trials in advanced GU cancer run from 1999 to 2015. We sought data on the numbers and causes of screen failures. Screen failures were defined as individuals who underwent screening but were not enrolled in the trial. Results: Among all 11 phase 3 trials in prostate cancer, the mean screen failure rate was 25% (17.9%-30.3%). In 4 recent trials evaluating novel androgen receptor pathway targeted agents, abiraterone and enzalutamide before or after chemotherapy for castration-resistant disease, the mean screen failure rate was 28% (range 22% to 30%). Only 2 of 3 prostate cancer chemotherapy trials completed after 2008 collected screen failure data with screen failure rates of 18 and 21%. The main reason for screen failures among all prostate cancer clinical trials was ineligibility. Among 14 phase 3 trials in kidney cancer, 5 reported rates and the mean screen failure rate was 24% (range 21%-27%). The main reasons again were ineligibility, with a very small percentage due to patient refusal. Among 17 phase 2 or 3 trials in bladder cancer, 6 reported rates and the mean screen failure rate was 13% (range 2.04% - 22.8%). The main reasons were primarily ineligibility and patient refusal to a lesser extent. Only (16/42) 38% of the trials published screen failure rates-73% of those in prostate cancer (all completed after 2008), 29% in kidney cancer, and 24% in bladder cancer. Conclusions: Contemporary trials in GU cancer that collected screen failure data had fairly consistent failure rates of 20-30% in prostate and kidney cancer. Many trials did not collect data on the numbers of and reasons for screen failures. Greater standardization of definitions, methods and reporting are needed to better understand and improve screen failure rates in GU cancer trials.
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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 | 0,157 | 0,269 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».