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Enregistrement W3091774332 · doi:10.1200/jco.2020.38.29_suppl.93

Eligibility of real-world patients with metastatic lung cancer for clinical trial participation: A population-based analysis.

2020· article· en· W3091774332 sur OpenAlexaffabout
Atul Batra, Shiying Kong, Rodrigo Rigo, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineOdds ratioPopulationConfidence intervalClinical trialImmunosuppressionAnemiaCancerRenal functionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

93 Background: Due to highly selective enrollment in clinical trials, the generalizability of results may be limited. This study aimed to identify the proportion of real-world patients with metastatic lung cancer (MLC) eligible to participate in a clinical trial. Methods: We identified patients diagnosed with MLC in a large Canadian province from 2004 to 2017. Ineligibility to participate in a clinical trial was defined by common exclusion criteria: age > 75 years, anemia, comorbid conditions (heart disease, uncontrolled diabetes, kidney disease, or liver disease) and history of a prior malignancy or immunosuppression. Logistic regression models were used to describe the likelihood of receiving systemic therapy and Cox regression models were constructed to determine the association of trial ineligibility with overall survival (OS). Results: A total of 13,996 patients were included; the median age was 70 years and 46.9% were women. Of these, 8,615 (61.6%) were trial-ineligible. The common reasons for ineligibility were age > 75 years (11.5%), abnormal renal function (8.3%) and prior immunosuppression (3.2%). Further, 32.3% of patients were ineligible by multiple exclusion criteria. In the real-world, 40.6% and 21.8% of trial-eligible and ineligible patients received systemic therapy (P < .001), respectively. After adjusting for age and sex, trial-ineligible patients had lower odds of receiving systemic therapy (odds ratio, .84; 95% confidence interval [CI], .76-.92; P < .001). At a median follow-up of 66.2 months, the median OS of trial-eligible patients was 5.1 months as compared to 2.9 months in those deemed ineligible (P < .001). Receipt of systemic therapy was associated with longer OS in both trial-eligible (10.5 vs 2.7 months, P < .001) and ineligible (9.3 vs 2.1 months, P < .001) patients. In a Cox regression model that adjusted for age, sex and systemic therapy, ineligibility was predictive of worse OS. Conclusions: More than half of patients with MLC are ineligible to participate in clinical trials. Real-world use of systemic therapy was generally low, but its use was associated with improvement in OS even among individuals considered trial-ineligible. Clinical trials should broaden their eligibility criteria to better represent the phenotype of real-world patients so that findings are more generalizable. [Table: see text]

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,745
Tête enseignante GPT0,737
Écart entre enseignants0,008 · 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
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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