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Enregistrement W2895387509 · doi:10.1002/cncr.31728

Enrollment on clinical trials does not improve survival for children with acute myeloid leukemia: A population‐based study

2018· article· en· W2895387509 sur OpenAlexafffundabout
Tony H. Truong, Jason D. Pole, Randy Barber, David Dix, Ketan Kulkarni, Émilie Martineau, Alicia Randall, David Stammers, Caron Strahlendorf, Douglas Strother, Lillian Sung

Notice bibliographique

RevueCancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversité du QuébecUniversité LavalRoyal University HospitalNova Scotia Health AuthorityIzaak Walton Killam Health CentrePediatric Oncology GroupBC Children's HospitalC17 CouncilHospital for Sick ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPediatric Oncology Group of OntarioPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineClinical trialPopulationInternal medicineProportional hazards modelSurvival analysisMyeloid leukemiaCancerPediatricsOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is questionable whether enrollment on clinical trials offers any survival advantage at the population level over standard-of-care treatment. The objectives of this study were to describe the impact of trial enrollment on event-free survival and overall survival in pediatric acute myeloid leukemia (AML) using the Cancer in Young People in Canada (CYP-C) database. METHODS: Children were included if they had had AML newly diagnosed between ages birth and 14 years from 2001 to 2012. CYP-C is a national pediatric cancer population-based database that includes all cases of pediatric cancer diagnosed and treated at 1 of the 17 tertiary pediatric oncology centers in Canada. Univariate and Cox proportional hazards models were used to evaluate the impact of initial trial enrollment on survival. RESULTS: In total, 397 eligible children with AML were included in the analysis, of whom 94 (23.7%) were enrolled on a clinical trial at initial diagnosis. The most common reason for non-enrollment was that no trial was available. The event-free survival rate at 5 years was 57.8% ± 5.2% for those enrolled versus 54.8% ± 2.9% for those not enrolled (P = .75). The overall survival rate at 5 years was 70.1% ± 4.9% for those enrolled versus 66.3% ± 2.8% for those not enrolled (P = .58). Enrollment on a trial was not associated with improved event-free or overall survival in multiple regression analyses. CONCLUSIONS: Enrollment on a clinical trial was not associated with improved survival for children with AML in a population-based cohort. Rationale for trial enrollment should not include the likelihood of benefit compared with non-enrollment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,479
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,145 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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