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Enregistrement W2974839292 · doi:10.1136/bmj.l5221

Design characteristics, risk of bias, and reporting of randomised controlled trials supporting approvals of cancer drugs by European Medicines Agency, 2014-16: cross sectional analysis

2019· article· en· W2974839292 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEconomic and Social Research CouncilU.S. Department of the TreasuryNational Institute for Health and Care ResearchBill and Melinda Gates FoundationHarvard UniversityNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésMedicineClinical trialRandomized controlled trialReporting biasResearch designClinical endpointPublication biasMEDLINEFamily medicineMeta-analysisInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To examine the design characteristics, risk of bias, and reporting adequacy of pivotal randomised controlled trials of cancer drugs approved by the European Medicines Agency (EMA). Design Cross sectional analysis. Setting European regulatory documents, clinical trial registry records, protocols, journal publications, and supplementary appendices. Eligibility criteria Pivotal randomised controlled trials of new cancer drugs approved by the EMA between 2014 and 2016. Main outcome measures Study design characteristics (randomisation, comparators, and endpoints); risk of bias using the revised Cochrane tool (bias arising from the randomisation process, deviations from intended interventions, missing outcome data, measurement of the outcome, and selection of the reported result); and reporting adequacy (completeness and consistency of information in trial protocols, publications, supplementary appendices, clinical trial registry records, and regulatory documents). Results Between 2014 and 2016, the EMA approved 32 new cancer drugs on the basis of 54 pivotal studies. Of these, 41 (76%) were randomised controlled trials and 13 (24%) were either non-randomised studies or single arm studies. 39/41 randomised controlled trials had available publications and were included in our study. Only 10 randomised controlled trials (26%) measured overall survival as either a primary or coprimary endpoint, with the remaining trials evaluating surrogate measures such as progression free survival and response rates. Overall, 19 randomised controlled trials (49%) were judged to be at high risk of bias for their primary outcome. Concerns about missing outcome data (n=10) and measurement of the outcome (n=7) were the most common domains leading to high risk of bias judgments. Fewer randomised controlled trials that evaluated overall survival as the primary endpoint were at high risk of bias than those that evaluated surrogate efficacy endpoints (2/10 (20%) v 16/29 (55%), respectively). When information available in regulatory documents and the scientific literature was considered separately, overall risk of bias judgments differed for eight randomised controlled trials (21%), which reflects reporting inadequacies in both sources of information. Regulators identified additional deficits beyond the domains captured in risk of bias assessments for 10 drugs (31%). These deficits included magnitude of clinical benefit, inappropriate comparators, and non-preferred study endpoints, which were not disclosed as limitations in scientific publications. Conclusions Most pivotal studies forming the basis of EMA approval of new cancer drugs between 2014 and 2016 were randomised controlled trials. However, almost half of these were judged to be at high risk of bias based on their design, conduct, or analysis, some of which might be unavoidable because of the complexity of cancer trials. Regulatory documents and the scientific literature had gaps in their reporting. Journal publications did not acknowledge the key limitations of the available evidence identified in regulatory documents.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheMéta-épidémiologie (sens large)
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,166
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,687
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1660,687
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,447
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,117 · 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