Referrals to a Phase I Clinic and Trial Enrollment in the Molecular Screening Era
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Enrichment of patients based on molecular biomarkers is increasingly used in early phase clinical trials. Molecular profiling of patients with advanced cancers can identify specific genomic alterations to inform decisions about investigational treatment(s). Our aim was to evaluate the outcomes of new patient referrals to a large academic solid tumor phase I clinical trial program after the implementation of molecular profiling. MATERIALS AND METHODS: Retrospective chart review of all new referrals to the Princess Margaret Cancer Centre (PM) phase I clinic from May 2012 to December 2014. Molecular profiling using either MALDI-TOF hotspot mutation genotyping or targeted panel DNA sequencing was performed for patients at PM or community hospitals through the institutional IMPACT/COMPACT trials. RESULTS: ≤ .001) were independently associated with successful trial enrollment in multivariable analysis. CONCLUSION: Although nearly half of new patients referred to a phase I clinic had prior molecular profiling, the proportion subsequently enrolled into clinical trials was low. Prior molecular profiling was not an independent predictor of clinical trial enrollment. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The landscape of oncology drug development is evolving alongside technological advancements. Recently, large academic medical centers have implemented clinical sequencing protocols to identify patients with actionable genomic alterations to enroll in therapeutic clinical trials. This study evaluates patient referral and enrollment patterns in a large academic phase I clinical trials program following the implementation of a molecular profiling program. Performance status and referral from a physician within the institution were associated with successful trial enrollment, whereas prior molecular profiling was not an independent predictor.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».