Clinical trials navigator: Patient-centered access to clinical trials.
Notice bibliographique
Résumé
e14024 Background: Despite recommendations from premier institutions such as NCCN that all cancer patients should be entered on clinical trials, only 3 – 5 % of adult cancer patients are enrolled on clinical trials in North America. The reason for this is multi-factorial and includes poor trial design, inappropriate endpoints, inappropriate inclusion/exclusion factors, attitudes about trial participation held by patient and/or treating physician and lack of trial availability. Methods: To address issues of trial availability, in March 2019, we initiated a novel service to help Canadian patients find clinical trial options. The service compares patient demographic and health status information provided against potential opportunities sourced using clinicaltrials.gov and Canadian clinical trials websites. A report presenting outcomes of CTN review is developed for the requesting patient or physician. An interview is provided for the self-referring patient by supporting physicians. Results: To date 96 patients have used this service. Most (94%) were stage IV or refractory/ relapsed. Smaller disease sites represented 23% of our patient population (brain, sarcoma, pancreas). Our turn-around-time from request of services to delivery of report to patient or physician improved over time and is currently 24 hours during the working week. Of those eligible, 25% of patients died before referral, the median time from referral to the CTN to the patient’s death was 109 days (3 – 188 days). Conclusions: Significant interest from both physicians and patients for this service was identified. Strategies are being developed to encourage earlier referrals to clinical trials would improve number of patients entering clinical trials as 25% of our patients. [Table: see text]
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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 | 0,023 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,439 | 0,184 |
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 ».