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Enregistrement W2601754066 · doi:10.1200/jco.2017.35.6_suppl.465

Eligibility criteria and endpoints in metastatic renal cell carcinoma trials.

2017· article· en· W2601754066 sur OpenAlexaff
Sarah Wong, David I. Quinn, Georg A. Bjarnason, Scott North, Srikala S. Sridhar

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialClinical endpointSurrogate endpointRenal cell carcinomaIntensive care medicineInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

465 Background: Treatments for metastatic renal cell carcinoma (mRCC) are often compared across trials, but trial eligibility criteria and endpoints differ. In Sept 2015, DATECAN published recommendations for time-to-event endpoints in mRCC trials. The success of their efforts to harmonize endpoints has not yet been assessed. Methods: We assessed eligibility criteria and endpoints from 18 Phase III mRCC trials starting from 2003 onwards. We also assessed 4 Phase III trials submitted after Sept. 2015 for compliance with DATECAN recommendations. Results: Among the 18 trials, consistent criteria were: absolute neutrophil count ≥1,500/µL, platelet count ≥100,000/µL, and bilirubin ≤1.5xULN. However, the following differed in requirements and measures used: see table.The 4 newer trials did not entirely follow DATECAN’s recommendations. Although their primary endpoint is progression free survival (PFS) as recommended, 3/4 trials do not define PFS, and the one that does includes death from any cause instead of DATECAN’s “death from kidney cancer.” Conclusions: Key eligibility criteria were somewhat inconsistent across phase III mRCC trials, and newer trials’ endpoints did not align with DATECAN’s recommendations. Not only is greater standardization needed to facilitate meta-analyses and cross-trial comparisons, but as evident from lack of adherence to DATECAN’s recommendations, greater promotion and enforcement of recommendations is needed to harmonize trial design and improve comparability.[Table: see text]

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)0,235
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,400
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2350,400
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,333
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,221 · 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
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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