Characteristics of clinical trials for adolescent and young adult (AYA) cancer patients (pts) in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
e17525 Background: Outcomes of pediatric and adult cancer pts have improved more than outcomes of AYA pts. Reduced access of AYA pts to clinical trials may partially account for this. Methods: The 10 cancers of highest annual incidence for pts ages 15-29 were identified using the 2005-09 SEER data base and searched on ClinicalTrials.gov (2012/OCT/27) using restriction terms “recruiting”, “intervention studies”, “Canada-Ontario”, and “Adult (18-65)”. Among trials identified, variables compared were sponsor (industry; not industry), intent (curative; palliative; other), endpoints (survival; disease control-adverse event; other), previous therapy (none; other), age (max < 29; max>29 but <50; max>50), intervention (drug; RT+/-drug; other) and randomized design (yes; no). Comparisons used a 2-tailed Fisher’s exact test. Results: We identified 139 trials, including (incidence rank order in bracket): breast-41 (8), non Hodgkin’s lymphoma-36 (4), CNS-30 (6) and acute lymphoblastic leukemia (ALL)-21[10]. There were 45 trials available for the other 6 indications; some trials permitted multiple indications. Most common features were non-industry sponsorship (58%), palliative intent (65%), disease control-adverse event primary endpoint (82%), not restricted to 1st line therapy (76%), max age>50 (69%), drug-only intervention (78%) and non-randomized design (56%). Among all trials, those with an age restriction did not significantly differ from trials with an age maximum of >50. Industry sponsorship was associated with fewer non-drug-only trials (2% vs. 36%; p<0.0001), curative trials (12% vs. 41%; p=0.0002) and age-restricted trials (10% vs. 48%; p<0.0001). CNS and ALL trials were more likely to restrict age eligibility (60% vs. 13%; p<0.0001 for CNS; 52% vs. 18%; p<0.0001 for ALL) and have non-industry sponsorship (90% vs. 49%; p<0.0001 for CNS; 76% vs. 24%; p=0.09 for ALL). Conclusions: Availability of clinical trials for Ontario AYA pts is very heterogeneous and no correlation is seen between AYA cancer-type incidence and number of trials. While CNS cancers and ALL appear unique, access and characteristics of trials for other AYA pts appear to relate to determinants associated with older patients.
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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 | 0,009 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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; 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 ».