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Enregistrement W2989038942 · doi:10.1093/neuonc/noz175.070

ACTR-27. EVOLUTION OF THE NEUROSURGEON’S ROLE IN CLINICAL TRIALS FOR GBM: A SYSTEMATIC OVERVIEW OF THE CLINICALTRIALS.GOV DATABASE

2019· article· en· W2989038942 sur OpenAlexaff
Alireza Mansouri, Michelle E. Beyn, Aditya Pancholi, Clement T. Chow, Alexandre Boutet, Gavin J.B. Elias, Jürgen Germann, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialTolerabilityNeurosurgeryDemographicsPsychological interventionRandomized controlled trialInternal medicineOncologySurgeryAdverse effectDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND The therapeutic challenge of glioblastoma (GBM) has catalyzed the active pursuit of a high volume of clinical trials to evaluate novel interventions for this deadly disease. Our enhanced understanding of the biology of GBMs has translated into an evolution of the role of the neurosurgeon as well. In this study, we have evaluated the current landscape of surgical clinical trials in GBM to characterize this evolution, describe current trends, and identify potential gaps in methodological features. METHODS The ClinicalTrials.gov database was searched for surgical/procedural trials in individuals with GBM on May 14th, 2019 without date limitations. Demographics, specific intervention (e.g. technical, device use, or local drug delivery), phase, sample size, and main outcome measures were abstracted. RESULTS 270 of 2140 trials (12.6%) were identified as procedural. The majority were based in the USA (189/270, 70%), single-center (188/270, 70%), and not randomized by design (215/270, 80%). Primary and recurrent GBMs were evenly addressed. Industry-funding supported 106/270 (39%) of studies. The leading test intervention was local delivery of therapeutics (44.8%), followed by use of novel devices (33%). Surgical technique/procedures comprised 20%. Early Phase designs predominated (177/270, 65.5%) but 67 (24.8%) did not report Phase. The greatest surge in new registrations over the last decade was seen in Phase I trials. The top primary outcome was safety/tolerability/ feasibility (107/270, 39%), followed by survival (62/270, 22%); 35 (12.6%) did not report a primary outcome. Approximately 15% of studies were terminated, withdrawn or suspended. Only 6 records were associated with reported results. CONCLUSIONS In GBMs, procedural interventions comprise a notable proportion of trials. Local delivery of therapeutics and novel device applications, predominantly through Phase I designs, represent the evolved role of the neurosurgeon in neuro-oncology. Improved documentation of design, outcomes, and reporting of results are needed to better inform the field and increase efficiency.

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)0,130
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,268
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1300,268
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0160,028
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,257 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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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