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Enregistrement W2965079697 · doi:10.1200/jco.2013.31.15_suppl.e19520

Barriers to enrollment of patients with recurrent diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) in clinical trials.

2013· article· en· W2965079697 sur OpenAlexaff
A. Marton, Sarit Assouline, Abbas Kezouh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiffuse large B-cell lymphomaInternal medicineClinical trialComorbidityOncologyMalignancyRefractory (planetary science)LymphomaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19520 Background: Research into novel therapies for relapsed/refractory DLBCL may be hindered by the perception these patients are difficult to capture in clinical trials. We performed a retrospective analysis of all DLBCL at our institution from 01/2006 to 03/2012 to identify hurdles to trial enrolment. Methods: All DLBCL cases were identified through the hospital tumor registry. Patients were included in the analysis if they had any diagnosis of DLBCL relapsed or refractory to standard therapy. Baseline demographic and clinical characteristics, details of treatment, responses, relapse, evaluation for clinical trials and participation in clinical trials were determined by review of hospital charts. Results: Of a total of 284 patients, 76 had relapsed/refractory disease, 10 of 20 had a successful ASCT, and there is insufficient data on 1 patient. Of the remaining 65, 11 (17%) made it to trial. The median age was 65, 34 were male, median number of prior therapies was 2, 74% had at least one comorbidity and 46% had at least 2, 62% of patients had de novo DLBCL, 18% transformed and 20% composite. 81% of cases were discussed at tumor board. Reasons for failing to enroll on trial included prohibitive comorbidity (21%), rapid progression (15%), decision for palliation (15%), prior second malignancy (9%), thrombocytopenia (13%), CNS disease (9%), proximity to ASCT (2%), no protocol for DLBCL (6%), palliative radiation (6%). Conclusions: We demonstrate that 17% of patients with DLBCL not responding to standard therapy make it to trial, the remainder does not mainly beacause of comorbidity and rapid progression. Similar barriers were found for solid tumor patients (Lara, JCO 2001) and a similar accrual rate was seen in relapsed non-small cell lung cancer (Baggstrom,J Thor Oncol 2011) . Relapsed DLBCL is a population for whom clinical trial research is challenging but possible.

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)0,212
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,271
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2120,271
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,362 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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