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Enregistrement W2973773439 · doi:10.1136/bmj.l5619

Half of trials supporting new cancer drug approval in Europe had high risk of bias

2019· article· en· W2973773439 sur OpenAlexaboutno aff
Elisabeth Mahase

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer drugsMedicineClinical trialDrug approvalDrugCancerDrug trialFamily medicineIntensive care medicinePharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers have called for tougher regulations on approving cancer drugs in Europe after they found that many drugs were licensed on the basis of poorly designed trials that included no data on whether the drugs helped patients to live longer. Around half of the trials that supported new cancer drug approvals in Europe from 2014 to 2016 were judged to have a high risk of bias, indicating that the treatment effects might have been exaggerated, the team found in a study published by The BMJ .1 Researchers from the UK, the US, and Canada assessed the randomised controlled trials (RCTs) that were used to support the approval of new cancer drugs by the …

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)0,436
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,698
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4360,698
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,489
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,007 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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