Improvements in Clinical Trials Information Will Improve the Reproductive Health and Fertility of Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
There are a number of barriers that result in cancer patients not being referred for oncofertility care, which include knowledge about reproductive risks of antineoplastic agents. Without this information, clinicians do not always make recommendations for oncofertility care. The objective of this study was to describe the level of reproductive information and recommendations that clinicians have available in clinical trial protocols regarding oncofertility management and follow-up, and the information that patients may receive in clinical trials patient information sheets or consent forms. A literature review of the 71 antineoplastic drugs included in the 68 clinical trial protocols showed that 68% of the antineoplastic drugs had gonadotoxic animal data, 32% had gonadotoxic human data, 83% had teratogenic animal data, and 32% had teratogenic human data. When the clinical trial protocols were reviewed, only 22% of the protocols reported the teratogenic risks and 32% of the protocols reported the gonadotoxic risk. Only 56% of phase 3 protocols had gonadotoxic information and 13% of phase 3 protocols had teratogenic information. Nine percent of the protocols provided fertility preservation recommendations and 4% provided reproductive information in the follow-up and survivorship period. Twenty-six percent had a section in the clinical trials protocol, which identified oncofertility information easily. When gonadotoxic and teratogenic effects of treatment were known, they were not consistently included in the clinical trial protocols and the lack of data for new drugs was not reported. Very few protocols gave recommendations for oncofertility management and follow-up following the completion of cancer treatment. The research team proposes a number of recommendations that should be required for clinicians and pharmaceutical companies developing new 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 | 0,334 | 0,559 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,008 |
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 ».