The quality of phase I trial (P1T) abstracts submitted to ASCO meetings
Notice bibliographique
Résumé
6532 Background: Conference abstracts of P1T communicate important information of anticancer drug development. Our objectives were to determine elements considered by experts as essential for good P1T abstract reporting, to assess the quality of P1T abstracts submitted to ASCO meetings, and to propose guidelines for future reporting. Methods: Elements important for P1T abstract reporting were determined by a survey of experts in developmental therapeutics, and a scoring system for abstract quality was generated. All P1T abstracts published in ASCO Proceedings from 2002–2006 were reviewed, and a quality score was assigned. Results: An electronic survey was sent twice to 69 experts, with a response rate of 39% (27/69). Characteristics of the 27 experts were: average age = 48; male = 74%, USA:Europe:Canada = 78%:15%:7%; 89% had 10+ years experience in drug development; 93% from academic institutions versus 7% from governmental agencies; 56% currently involved in clinical research versus 44% in translational research. Experts were asked to rate each of 37 elements using a five-point Like rt scale, and elements with average expert ratings over 3.75 were included in the final quality score calculations. A total of 920 P1T abstracts over 5 years were reviewed. A positive and linear association was observed between average expert rating of the elements and proportion of P1T abstracts that included those elements (Spearman correlation coefficient, ρ=0.65). The median quality score for all 920 abstracts was 65% (range 26%–95%, SD 12.6%). Deficiencies existed in abstract reporting; for instance, dose-limiting toxicity was described in only 63% of abstracts, while recommended dose or maximum tolerated dose was reported in only 38%. A significant association between year of presentation was found (ρ=0.36, P<0.001), with later years possessing better quality scores. The quality score was also statistically significant as a predictor of type of presentation (odds ratio 0.20, 95% CI 0.08–0.54, P=0.002), with oral presentations having the highest scores. Conclusion: The quality of P1T abstract reporting at ASCO has improved over time, although there is room for optimization. The quality of P1T abstract reporting may be enhanced using guidelines derived from our expert consensus. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,166 | 0,411 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».