Comparison of investigator-initiated and industry-initiated trials in Canada and other countries.
Notice bibliographique
Résumé
464 Background: Investigator-initiated trials (IITs) developed by academic investigators without inherent commercial interests have contributed significantly to oncology. However, costs and regulatory complexity may negatively impact IITs. Little is published about current trends in cancer IITs. We focused on IITs in genitourinary cancers (GU IITs) in Canada and other countries and compared these to industry-initiated trials conducted over the same time period. Methods: We collected data using searches of the ClinicalTrials.gov registry for bladder, kidney, and prostate cancer trials conducted in Canada, US, and France from 2007 to 2017. IITs were defined as trials funded by individuals, universities, or organizations. We then characterized trials based on type, purpose, phase, participants, masking, assignment, and allocation. Results: Of the 498 GU trials conducted in Canada from 2007 to 2017, 201 (40%) were IITs, and 254 (51%) were industry-initiated. On average, GU IITs in Canada increased by 88% from 2007 to 2017, while industry-initiated trials increased by 30%. Although the increase of GU IITs in Canada was greater than industry-initiated trials, the growth was larger in US and France. In US, 746 (29%) of the 2537 GU cancer trials were IITs and increased by an average of 106% from 2007 to 2017, while industry-initiated trials increased by 61%. In France, 164 (41%) of the 405 GU cancer trials were IITs and increased by an average of 125% from 2007 to 2017, while industry-initiated trials increased by 83%. For GU IITs in Canada, most studies were interventional (85%) with purpose of treatment (47%). Phase 2 trials (23%) and trials with 20 to 49 participants (29%) accounted for the majority. Most trials were randomized (41%), open-label (70%), and used single group assignment (43%). GU IITs in US and France shared these same patterns in their characteristics. Conclusions: The increase in GU IITs from 2007 to 2017 was lower in Canada than US and France. In all three countries, more GU trials were industry-initiated than IITs. More emphasis must be placed on IITs in Canada through increased commitment and funding by institutions to promote development of IITs and maintain their distinctive, academically driven intentions.
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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 | 0,102 | 0,270 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».