RTID-11. GBM AGILE: A GLOBAL, PHASE 2/3 ADAPTIVE PLATFORM TRIAL TO EVALUATE MULTIPLE REGIMENS IN NEWLY DIAGNOSED AND RECURRENT GLIOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Developing new therapies for patients with glioblastoma (GBM) requires focused interaction between industry, academia, nonprofits, patient advocacy, and health authorities, and novel approaches to clinical trials. GBM Adaptive Global Innovative Learning Environment (GBM AGILE) Trial was designed by over 130 global key opinion leaders in consultation with health authorities to provide an optimal mechanism for phase 2/3 development in GBM. The Sponsor of GBM AGILE is the Global Coalition for Adaptive Research, whose mission is to accelerate the development of treatments rare and deadly diseases by serving as sponsor of innovative trials. GBM AGILE is an international platform trial designed to evaluate multiple therapies in newly diagnosed and recurrent GBM. Its goals are to identify effective therapies for GBM and match effective therapies with patient subtypes, with data generated to support regulatory filing for new drug applications. Bayesian response adaptive randomization is used within subtypes of the disease to assign participants to investigational arms based on their performance. The primary endpoint is overall survival. The trial is being conducted under a master Investigational New Drug Application/Clinical Trial Agreement and Master Protocol, allowing multiple drugs from different companies to be evaluated simultaneously and/or over time. The plan is to add experimental therapies as new information is identified and remove therapies as they complete their individual evaluation against a common control. GBM AGILE received IND approval from the FDA in April 2019, screening its first patient in June 2019. As of June 2020 over 200 patients have been screened. Expansion to Canada, Europe, China, and Australia is also underway. There is currently one investigational arm under evaluation in the trial, with two additional arms to be added in Q4 2020/ Q1 2021. Clinical trial information: NCT03970447.
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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 | 0,002 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».