Abstract 4344: Racial representativeness of cancer clinical trials sponsored by the National Cancer Institute compared to pharmaceutical companies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Many clinical trials supporting new drug applications underrepresent minority patients. Trials conducted by the NCI's clinical trial network (NCTN) have greater outreach to community sites, potentially allowing better representation. We compared the representation of black patients in pharmaceutical company-sponsored cancer clinical trials to NCTN trials and the U.S. cancer population. Procedures We established a large cohort of study publications representing the results of pharmaceutical-company sponsored trials that supported new U.S. Food and Drug Administration (FDA) drug approvals from 2008-2018. NCTN trial data were from the SWOG Cancer Research Network. U.S. cancer population rates were estimated using Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) survey data. We compared the proportion of black patients by enrollment year for each cancer type and overall. Comparisons between groups were conducted using tests of proportions. Results 227 trials (pharmaceutical company-sponsored trials, 74; SWOG trials, 153) comprised of 79,592 patients (pharmaceutical company-sponsored trials, 43,567; SWOG trials, 36,025) for nine specific cancer types were analyzed. Overall, the proportion of black patients was 2.9% for pharmaceutical company-sponsored trials, 8.3% for SWOG trials, and 12.1% for the U.S. cancer population (p<.001 for each pairwise comparison). For each cancer type, the proportion of black patients was statistically significantly lower for pharmaceutical company-sponsored trials compared to SWOG trials (except for melanoma) and compared to the U.S. cancer population. Conclusions The poor representation of minority groups in pharmaceutical company-sponsored trials is of vital scientific concern. These trials could support the use of new drugs with little data about efficacy or side effects in key populations. Because pharmaceutical company-sponsored trials test the newest available therapies, limited access to these trials represents a disparity in access to potential breakthrough therapies. Pharmaceutical companies could improve racial/ethnic diversity in their trials - and expand access to all patients - through increased outreach to community sites, as suggested by the findings for the NCTN trials. These results have the potential to directly influence policy, as the FDA, in partnership with the American Association for Cancer Research, is currently examining ways to improve representation of black patients in FDA registration trials. Citation Format: Joseph M. Unger, Dawn L. Hershman, Raymond U. Osarogiagbon, Anirudh Gothwal, Seerat Anand, Arvind Dasari, Michael Overnman, Jonathan M. Loree, Kanwal Raghav. Racial representativeness of cancer clinical trials sponsored by the National Cancer Institute compared to pharmaceutical companies [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 4344.
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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 | 0,031 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».