Systematic Evaluation of Patient-Reported Outcome Protocol Content and Reporting in Cancer Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcomes (PROs) are captured within cancer trials to help future patients and their clinicians make more informed treatment decisions. However, variability in standards of PRO trial design and reporting threaten the validity of these endpoints for application in clinical practice. METHODS: We systematically investigated a cohort of randomized controlled cancer trials that included a primary or secondary PRO. For each trial, an evaluation of protocol and reporting quality was undertaken using standard checklists. General patterns of reporting where also explored. RESULTS: Protocols (101 sourced, 44.3%) included a mean (SD) of 10 (4) of 33 (range = 2-19) PRO protocol checklist items. Recommended items frequently omitted included the rationale and objectives underpinning PRO collection and approaches to minimize/address missing PRO data. Of 160 trials with published results, 61 (38.1%, 95% confidence interval = 30.6% to 45.7%) failed to include their PRO findings in any publication (mean 6.43-year follow-up); these trials included 49 568 participants. Although two-thirds of included trials published PRO findings, reporting standards were often inadequate according to international guidelines (mean [SD] inclusion of 3 [3] of 14 [range = 0-11]) CONSORT PRO Extension checklist items). More than one-half of trials publishing PRO results in a secondary publication (12 of 22, 54.5%) took 4 or more years to do so following trial closure, with eight (36.4%) taking 5-8 years and one trial publishing after 14 years. CONCLUSIONS: PRO protocol content is frequently inadequate, and nonreporting of PRO findings is widespread, meaning patient-important information may not be available to benefit patients, clinicians, and regulators. Even where PRO data are published, there is often considerable delay and reporting quality is suboptimal. This study presents key recommendations to enhance the likelihood of successful delivery of PROs in the future.
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 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 | 0,870 | 0,935 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| 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 ».