Partnering with patients to get better outcomes with chimeric antigen receptor T-cell therapy: towards engagement of patients in early phase trials
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Though patient engagement in clinical research is growing, recent reports suggest few clinical trials report on such activities. To address this gap, we describe our approach to patient engagement in the development of a clinical trial protocol to assess a new immunotherapy for blood cancer (chimeric antigen receptor T-cell therapy, CAR-T cell therapy). METHODS: Our team developed a clinical trial protocol by working with patient partners from inception. Two patient partners with lived blood cancer experience were identified through referrals from our team's professional network and patient organization contacts. Our patient partners were onboarded to the team and engaged in several studies conducted to develop the clinical trial protocol, including a systematic review of the existing literature on the therapy, patient interviews and a survey to obtain perspectives on barriers and enablers to participating in the trial, an early economic analysis, and a retrospective cohort study. RESULTS: Engaging patient partners enhanced our research in ways that would not have otherwise occurred. By selecting patient important outcomes for data collection, our partners helped flag that quality of life and health utility measures have not been reported in previous CAR-T cell therapy trials for blood cancer. Our partners also co-developed a non-technical summary of the systematic review that summarized results in an accessible manner. Our patient partners reviewed interview and survey questions, to improve the language and appropriateness; provided recruitment suggestions; and provided a patient perspective on the results, thereby confirming the importance of findings. Input was also obtained on costs for the early economic analysis. Our patient partners identified costs that may be a burden to both patients and caregivers during a trial and helped to confirm that the overall structure of the economic model reflected the patient care pathway. Our patient partners also shared their diagnosis and treatment stories, which helped to provide the research team with insight into this experience. CONCLUSIONS: Contributions by our patient partners were invaluable to each component study, as well as the overall development of the trial protocol. We plan to use this approach in the future in order to meaningfully engage patients in the development of other clinical trials; we also hope that by reporting our methods this will help other research teams to do the same. TRIAL REGISTRATION: Affiliated with the development of NCT03765177.
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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 | 0,589 | 0,553 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,021 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».