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Enregistrement W3025456390 · doi:10.1097/coc.0000000000000705

Eligibility Criteria and Endpoints in Metastatic Renal Cell Carcinoma Trials

2020· article· en· W3025456390 sur OpenAlexaff
Sarah Wong, David I. Quinn, Georg A. Bjarnason, Scott North, Srikala S. Sridhar

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineClinical trialClinical endpointRenal cell carcinomaIntensive care medicineSurrogate endpointInternal medicineDiseaseOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Treatments for metastatic renal cell carcinoma (mRCC) are often compared across trials, but trial eligibility criteria and endpoints differ. In an effort to better align trials, the Definition for the Assessment of Time to event Endpoints in CANcer trials (DATECAN) project published recommendations in 2015 to be used in mRCC clinical trial design. We analyzed mRCC trial criteria to determine if DATECAN's recommendations were followed. MATERIALS AND METHODS: We compared eligibility criteria across 29 phase 3 mRCC trials conducted between 2003 and 2019. We then evaluated endpoints used in 10 phase 3 trials activated between 2015 and 2019 to determine their compliance with DATECAN's recommendations. RESULTS: Among the 29 trials, performance status, renal function, and disease characteristics differed in terms of requirements and measures used. In terms of endpoints, the 10 trials did not entirely follow DATECAN's recommendations. In total, 7/10 trials' primary endpoint was progression-free survival (PFS) as recommended; 4/9 trials used PFS as an endpoint but did not publish their definition of PFS, and the 5 that did, included "death from any cause" instead of DATECAN's recommendation of "death from kidney cancer." CONCLUSIONS: Key eligibility criteria were somewhat inconsistent across the phase 3 mRCC trials studied. Endpoints in the newer trials did not align with DATECAN's recommendations. Not only is greater standardization needed to facilitate meta-analyses and cross-trial comparisons, but as evident from lack of adherence to DATECAN's recommendations, greater promotion and adoption of recommendations are needed to better harmonize trial design.

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)0,666
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,763
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6660,763
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,013
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0070,007
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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