Global survey on barriers to clinical cancer research.
Notice bibliographique
Résumé
e16505 Background: Many authorities, including ASCO, have raised concerns about growing barriers to clinical cancer research. We believe this is the first global survey of perceived barriers to clinical cancer research from the investigator perspective. Methods: The ASCO International Affairs Committee invited 300 oncologists in 19 countries to complete a web-based survey. Eighty responded, with 41 from high-income countries (HIC) and 39 from low- and middle-income countries (LMIC). Most responders were medical oncologists (62%), at academic hospitals (90%). Barriers were ranked from 1 (most) to 8 (least) important. Results: Most responders reported participating in academia-driven (ADCT) (92%) and industry-driven clinical trials (IDCT) (89%) in the last 5 years, with a significantly higher proportion from HIC compared to LMIC involved in more than 10 ADCT (71% vs. 29%; p=0.008) and IDCT (71% vs. 29%; p=0.017) in that time. Most of the responders (45% from HIC vs. 55% from LMIC; p=NS) reported “no change” in the last 5 years in the proportion of their trials that were IDCT. Of those who said it has become more difficult to conduct ADCT (40/80) and IDCT (27/80), a significantly higher share came from HIC than from LMIC in the case of both ADCT (29/40; 73% vs. 11/40; 28%; p=0.001) and IDCT (19/27; 70% vs. 8/27; 30%; p=0.009). Average time reported from regulatory initiation to the first-patient-in was up to 90 days for 39% of responders, 90-120 days for 26% and more than 120 days for 30%, with extremes reported most frequently by LMIC responders. A lack of funding was ranked the most important barrier to ADCT by both HIC (3.15) and by LMIC (3.18) responders, and a lack of patients the least important by both HIC (5.27) and LMIC (5.59) responders. LMIC responders considered competent authorities (regulatory) procedures a more important barrier than HIC responders (3.87 vs. 4.67). Conclusions: Though investigators from HIC are involved in more ADCT and IDCT than LMIC counterparts, they are more likely to perceive the barriers to conducting trials as worsening. Of note, no major shift towards greater IDCT was reported in our survey. With regards to ADCT, the main barrier that should be improved globally is financing, with an additional focus in LMIC on regulatory procedures optimization.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».