Enrolling children with acute lymphoblastic leukaemia on a clinical trial improves event-free survival: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objectives of this study were to describe the impact of trial enrollment at diagnosis on event-free and overall survival in paediatric acute lymphoblastic leukaemic (ALL) using a population-based approach. METHODS: We conducted a retrospective cohort study that included children newly diagnosed with ALL between 1 and 14 years of age. The data source was the Cancer in Young People in Canada (CYP-C) national paediatric cancer population-based database. We conducted univariate and multiple Cox proportional hazards models. RESULTS: There were 2569 children with ALL; 1408 (54.8%) were enrolled on a clinical trial at initial diagnosis. Event-free survival at 5 years was 89.8%±0.9 vs 84.1%±1.2. (P<0.0001) for those enrolled and not enrolled on a clinical trial, respectively. Overall survival at 5 years was higher for those enrolled (94.1%±0.7) vs not enrolled (90.5%±1.0; P=0.001). In a model that adjusted for demographic, leukaemic and socioeconomic factors, enrollment on trials was significantly associated with better event-free survival (hazard ratio (HR) 0.67, 95% confidence interval (CI) 0.47-0.95; P=0.023), but not overall survival (HR 0.69, 95% CI 0.44-1.08; P=0.102). CONCLUSIONS: Event-free survival was significantly better in children with ALL enrolled on a clinical trial. Future research should identify barriers to clinical trial enrollment for children with ALL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».