Eligibility criteria requirements and adherence in advanced prostate cancer trials.
Notice bibliographique
Résumé
245 Background: Eligibility criteria for advanced (metastatic and locally advanced) prostate cancer trials vary between trials and are specific to the therapy evaluated, and may not represent the general population. This reduces comparability between studies, generalizability of results, and may contribute to high screen failure rates (~25%). In this study, we aimed to better understand the eligibility criteria across trials and adherence to eligibility criteria. Methods: We compared eligibility criteria between trials and collected baseline demographics to assess for adherence to criteria for 13 phase III advanced prostate cancer trials published from 1999-2016. Results: Disease characteristics, age, performance status, tumor markers, and most hepatic, renal, and hematological criteria were consistent across trials. However, discrepancies in hemoglobin, absolute neutrophil count, glomerular filtration rate (GFR) and bilirubin criteria were observed (Table). Overall, 8/13 trials included patients that did not meet criteria but were analyzed by intent-to-treat. Criteria that were not followed included: hemoglobin and albumin (lower than permitted); while testosterone, serum creatinine, pain scores, and ECOG performance status were higher (more unwell) than permitted. Conclusions: Specific eligibility criteria vary across the trials, and a number of trials accrued ineligible patients. After accounting for drug-specific criteria, greater standardization of and consideration of general population for eligibility criteria is needed to improve homogeneity of trial populations across studies, generalizability of results, and possibly reduce screen failure rates in prostate cancer trials. [Table: see text]
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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 | 0,505 | 0,670 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».