Use of placebo in cancer medicine: The experience of a National Clinical Trials organization
Notice bibliographique
Résumé
6104 Background: The use of placebos in cancer clinical trials requires careful evaluation. Factors that must be considered include the impact of placebo on endpoint measurement, the efficacy of placebo relative to standard of care treatment, patient altruism/acceptance of a non-active intervention and the resulting increase in complexity of study conduct with respect to randomization, drug supply, data management, analysis and the unblinding process. Methods: We reviewed the experience of the National Cancer Institute of Canada Clinical Trials Group with the use of placebo in the randomized phase III setting from 1982–2005. Results: Since 1982, 34 studies were identified that utilized a placebo as part of study design. Data is presented below according to the type of study and date of study activation. The numbers in brackets represent those studies in which placebo was used alone in the control arm. Supportive care studies were the most common type of study employing a placebo as part of study design and constituted almost 50% of our Group’s experience. Therapeutic studies involving placebo were conducted in multiple sites including breast (4), lung (6), myeloma (1), melanoma (1), ovary (1) and pancreas (1). Conclusion: Phase III studies involving a placebo constitute an important part of our clinical trial activity and cross the spectrum of supportive care, therapeutic and prevention trials. The use of placebo in cancer studies may increase due to the relative ease of blinding in studies that evaluate targeted, oral therapies with minimal toxicities as well as the need for unbiased assessment of increasingly used endpoints such as time to progression. [Table: see text] 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 | 0,657 | 0,524 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».