Collection of Post-treatment PRO Data in Oncology Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
As patient-reported outcome (PRO) measures are being included more frequently in oncology clinical trials, regulatory and health technology assessment agencies have begun to request long-term, post-treatment PRO data to supplement traditional survival/progression endpoints. These data may be collected as part of cohort extension or registry studies to describe long-term outcomes of study participants after concluding their cancer treatment. While post-treatment PRO data may be expected to satisfy regulatory and payer expectations, significant practical barriers exist for the efficient incorporation of these data into oncology clinical trials, such as subject attrition, protocol deviations, and treatment crossover. The incorporation of post-treatment PRO assessments is a resource-intensive task requiring clear objectives for how the data will be analyzed and interpreted by both sponsors and regulators. Incorporating PRO data collection via electronic modalities (e.g., smartphone, web) may be a less expensive and more feasible option for incorporating long-term follow-up, reducing the frequency of manual study staff follow-up and expensive clinic visits. It is essential to include well-defined estimands for the statistical analysis, as well as to document limitations associated with the long-term follow-up data-collection approach. Analytical techniques will likely rely on descriptive and model-based statistics, and conclusions about treatment differences will likely be limited to preliminary findings of effectiveness (instead of efficacy). Finally, communications with health authorities and regulatory agencies regarding the LTFU study design and analysis should occur as early as possible to ensure that the PRO data to be collected offer an opportunity to properly evaluate the research question(s) of interest.
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 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 | 0,695 | 0,762 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,017 |
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 ».