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Enregistrement W2591942151 · doi:10.1200/jco.2014.32.15_suppl.6602

Improving cancer clinical trial accrual in Ontario, Canada: The clinical trials infrastructure fund (CTIF) experience.

2014· article· en· W2591942151 sur OpenAlexaffabout
Lesleigh S. Abbott, Joseph L. Pater, Kay Friel, Diana Kato, Janet Dancey

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialMedicineAccrualCancerFamily medicineInternal medicineFinanceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6602 Background: Participation in clinical trials is essential to evaluating safety and efficacy of emerging cancer therapies. To improve trial activities in the province of Ontario, Canada, the CTIF was established in 2002 and operationalized from 2004-2008 by the Ontario Cancer Research Network (OCRN), Ontario Institute for Cancer Research's (OICR) predecessor and funded by the Ontario government. The goals were to double trial recruitment from the baseline of 2001 and have self-sustaining trial units over 4 years. Methods: Beginning in 2004, the CTIF awards were issued in 3 phases – phase 1: 14 adult cancer centers, phase 2: 9 community hospitals, phase 3: 5 pediatric cancer centers. Per case funding (PCF) provided was $3300/patient; $4000/patient to community hospitals. The total program cost was $12.9 Million/3 years. Participating sites reported recruitment to academic and industry trials and shared 11% of additional industry trial funding over 5 years back to OCRN/OICR. The number of patients accrued was divided by the number of patients treated at sites to calculate the percentage of cancer patients accrued to clinical trials. Results: Trial recruitment and personnel increased during the years of the CTIF peaking in 2007. Trial increase was most marked for larger adult cancer centers. Successful sites maintained an average of 40% industry trials within their clinical trials portfolio and had a clinical trials manager with business experience. Conclusions: Providing additional PCF improved clinical trials accrual in Ontario, particularly in larger cancer centers that could rapidly expand their trial activities and personnel, but the effect was not sustained. Defining the best business model(s) and trial portfolio for trial units requires further elucidation. Year Cancer centers Patient accrual % Change accrual from baseline %Overall accrued to trials Patient accrual % Change accrual from baseline %Overall accrued to trials Community hospitals Baseline 2797 N/A 173 N/A 2004 4126 48 9 2005 4948 77 11 - 2006 5167 85 12 161 -7 N/A 2007 5572 100 13 187 8 4 2008 4428 58 9 76 -56 2 2009 4321 54 8 190 10 4 2010 3757 34 7 83 -52 2

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,815
Tête enseignante GPT0,713
Écart entre enseignants0,102 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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