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Enregistrement W3006968198 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-19-3136

Design and Conduct of Early Clinical Studies of Immunotherapy: Recommendations from the Task Force on Methodology for the Development of Innovative Cancer Therapies 2019 (MDICT)

2020· article· en· W3006968198 sur OpenAlexaff
Martin Smoragiewicz, Alex A. Adjei, Emiliano Calvo, Josep Tabernero, Aurélien Marabelle, Christophe Massard, Jun Tang, Elisabeth G.E. de Vries, Jean-Yves Douillard, Lesley Seymour

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesEuropean Society for Medical OncologyMerckAstraZeneca
Mots-clésClinical trialDrug developmentTask forceMedicineImmunotherapyTask (project management)CancerTest (biology)Intensive care medicineDrugPharmacologyInternal medicinePolitical scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To review key aspects of the design and conduct of early clinical trials (ECT) of immunotherapy agents. EXPERIMENTAL DESIGN: The Methodology for the Development of Innovative Cancer Therapies Task Force 2019 included experts from academia, nonprofit organizations, industry, and regulatory agencies. The review focus was on methodology for ECTs testing immune-oncology therapies (IO) used in combination with other IO or chemotherapy. RESULTS: Although early successes have been seen, the landscape continues to be very dynamic, and there are ongoing concerns regarding the capacity to test all new drugs and combinations in clinical trials. CONCLUSIONS: Optimization of drug development methodology is required, taking into account early, late, and lower grade intolerable toxicities, novel response patterns, as well as pharmacodynamic data.

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)0,596
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,497
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5960,497
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0090,006
Intégrité de la recherche0,0130,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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 Opus0,818
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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