Stakeholder Views on Participant Selection for First-in-Human Trials in Cancer Nanomedicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Participant selection for first-in-human (fih) trials involves complex decisions. The trial design makes it unlikely that participants will receive clinically relevant therapeutic benefit, but they are likely to experience risks of various magnitudes and types. The aim of the present paper was to describe and discuss the views of investigators and ethics committee members about the choice of trial participants for fih trials in cancer nanomedicine. METHODS: We drew insights from an exploratory qualitative study involving thematic analysis of 46 in-depth interviews with key stakeholders in Europe and North America involved in fih nanomedicine trials. The present work draws on subset of 21 interviews with investigators and ethics committee members who have either conducted or reviewed a fih cancer nanomedicine trial or are planning one. RESULTS: Investigators and ethics committee members are aware of the ethics standards for recruiting patients with end-stage cancer into fih trials, but they nonetheless question the practice and provide reasons against it. CONCLUSIONS: Although it is a standard and ethically accepted practice to enrol patients with end-stage cancer and no treatment options into fih trials of investigational chemotherapeutic molecules, doing so can threaten the validity and generalizability of the trials, thereby weakening translational research. Another possibility is to stratify and include patients with less advanced disease who demonstrate certain biomarkers or cancer genotypes and who have a disease profile similar to that tested in preclinical studies. The latter approach could be a step toward personalized medical research and targeted drug development. Such a patient selection approach requires multi-stakeholder discussion to reach scientific and ethics consensus.
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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 | 0,362 | 0,396 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».