How well are Phase 2 cancer trial publications supported by preclinical efficacy evidence?
Notice bibliographique
Résumé
Major ethics policies require that human studies be preceded by animal experiments. We probed the extent to which trials testing efficacy of cancer drugs cited preclinical efficacy studies testing the same drug and disease indication. Using a sample of Phase 2 trial publications for novel cancer monotherapies approved by Food and Drug Administration 2005-2007, we conducted a systematic analysis of citations to preclinical efficacy evidence within trial publications. Citations were classified based on whether they "matched" the drug and indication of the trial. Our sample included 179 Phase 2 publications published 2004-2016. At least one preclinical study was cited for 113 of 179 publications (63%); 56 (31%) cited matching preclinical studies, and 74 (41%) did not cite either matching preclinical or matching clinical trial evidence. When excluding evidence that would likely not have been available to investigators before trial launch, 45 trials (25%) cited matching preclinical studies; 91 (51%) did not cite any matched preclinical or clinical, preceding evidence. No relationship between citation of matching and preceding preclinical evidence and trial outcomes was observed (28.4% of nonpositive trials vs. 26.9% of positive trials, p ~ 1). This suggests that many Phase 2 trial publications do not cite matching preclinical efficacy studies. Limited citation either suggests its absence or its exclusion from a publication. To ensure trials rest on a sound ethical basis and that publications support valid inference, journal editors and referees might encourage more complete descriptions of preclinical evidence or, where appropriate, active disclosure of its absence.
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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 | 0,427 | 0,854 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».