Clinical development success rates and social value of pediatric Phase 1 trials in oncology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Drug development trials must fulfill social value requirement but no estimates of value provided by pediatric Phase 1 trials in oncology exist. These trials involve a particularly vulnerable population. Our objective was to assess of surrogates of social value of Phase 1 trials performed in pediatric oncology: rates of approval of tested interventions, transition to further phases of testing and citation in subsequent primary research reports. METHODS: We performed an analysis on a subset of eligible trials included in a previous meta-analysis. That study systematically searched EMBASE and PubMed for small sample size, non-randomized, dose escalation pediatric cancer Phase 1 studies of any malignancy, assessing chemotherapy and/or targeted therapy and looked at risk and benefit. The current analysis assessed all studies in that review published between January 1st 2004 and December 31st 2013 for predictors of social value. This time range allowed for at least five years of subsequent development activity. Sources of data included FDA and EMA medicine databases (for approval), ClinicalTrials.gov and EU Clinical Trials Register (for transition) and Google Scholar (for citation). RESULTS: One hundred thirty-nine trials enrolling 3814 patients met the eligibility criteria. Seven trials (5%) led to drugs being registered for pediatric use in therapy of cancer. Fifty-two (37%) transitioned to later phases of pediatric oncology trials according to ClinicalTrials.gov and/or EU Register. Over 90% of trials were cited by at least one subsequent primary research report or systematic review. Most of the citations were preclinical studies. CONCLUSIONS: Our analysis shows that treatments tested in pediatric Phase 1 trials in oncology have low rates of regulatory approval. However, a large proportion of Phase 1 trials inform further testing and development of tested interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».