Predicting the failure of randomized clinical trials in radiation oncology: What can we learn?
Notice bibliographique
Résumé
e18241 Background: Although randomizedcontrolled trials (RCTs) are essential to evidence-based medicine, a significant proportion of cancer RCTs fail to complete. As RCT failure is not well understood in the field of radiation oncology, we sought to review radiotherapy RCTs to identify predictors of RCT failure. Methods: We undertook a review of the trial registry ClinicalTrials.gov to assess factors influencing the completion of RCTs involving radiotherapy. Eligible trials were registered in ClinicalTrials.gov between 09/27/2007 to 12/31/2010, included radiation (brachytherapy or external beam radiotherapy) in at least one study arm, and were closed due to either successful completion or failure to complete. Data was abstracted by two independent investigators, with discrepancies settled through consensus. Univariable and multivariable logistic regression analyses were performed to determine factors predictive of RCT failure. Results: The initial search yielded 460studies. After reviewing protocol details, 138 studies met inclusion criteria, of which 41 (30%) failed to complete. Most common reasons for RCT incompletion were: lack of accrual (59%), inadequate funding (15%), drug unavailability (7%) and interim data monitoring report recommendations (7%). The highest proportion of RCT failure was observed in the most recent era (p = 0.009), with rates increasing from 11% (1987-2006) to 39% (2009-2012). On univariable analysis, independent predictors of failure included RCTs with a surgical comparator (odds ratio [OR] of failure 6.45; p = 0.010), government sponsorship (OR 3.68; p = 0.024), inclusion of a safety endpoint (OR 3.03; p = 0.014) and study start year (OR 1.18; p = 0.030). On multivariate analysis, surgical RCTs were strongly predictive of failure (OR 7.90; p = 0.015), while behavioral RCTs were less likely to fail (OR 0.14; p = 0.047). Conclusions: Rates of RCT failure in radiation oncology are high. Trials with a surgical comparator are highly prone to failure, whereas behavioral trials are more likely to succeed. These factors can help to inform the design of future RCTs, and develop strategies to mitigate the risk of failure in future radiation RCTs that include a surgical comparator.
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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 | 0,653 | 0,896 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,017 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».