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Enregistrement W3137662054 · doi:10.1093/jnci/djab051

Application of Value Frameworks to the Design of Clinical Trials: The Canadian Cancer Trials Group Experience

2021· article· en· W3137662054 sur OpenAlexaffabout
Joseph C. Del Paggio, Adam Fundytus, Wilma M. Hopman, Joseph L. Pater, Bingshu E. Chen, Michael Brundage, Annette E. Hay, Christopher M. Booth

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensQueen's UniversityKingston General HospitalNOSM UniversityThunder Bay Regional Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialMedicineRandomized controlled trialClinical endpointCancerOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Use of value framework thresholds in the design of clinical trials may increase the proportion of randomized controlled trials that identify clinically meaningful advances for patients. Existing frameworks have not been applied to the research output of a cooperative cancer trials group. We apply value frameworks to the randomized controlled trial output of the Canadian Cancer Trials Group (CCTG). METHODS: Statistical design, study characteristics, and results of all published phase III trials of CCTG were abstracted. We applied the European Society for Medical Oncology-Magnitude of Clinical Benefit Scale (ESMO-MCBS) and American Society of Clinical Oncology Net Health Benefit to study results and the statistical power calculations to identify the proportion of all trials that were designed to detect a substantial clinical benefit. RESULTS: During 1979 to 2017, CCTG published 113 phase III trials; 52.2% (59 of 113) of these trials were positive. One-half (50.4%, 57 of 113) of the trials were conducted in the palliative setting. In 37.2% (42 of 113) of trials, the primary endpoint was overall survival; disease-free survival or progression-free survival was used in 38.9% (44 of 113) of trials. The ESMO-MCBS could be applied to the power calculation for 69 trials; 73.9% (51 of 69) of these trials were designed to detect an effect size that could meet ESMO-MCBS thresholds for substantial benefit. Among the 51 positive trials for which the ESMO-MCBS could be applied, 41.1% (21 of 51) met thresholds for substantial benefit. CONCLUSIONS: Most CCTG phase III trials were designed to detect clinically meaningful differences in outcome, although less than one-half of positive trials met the threshold for substantial benefit. Application of value frameworks to the design of clinical trials is practical and may improve research efficiency and treatment options for patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,552
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,552
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,871
Tête enseignante GPT0,698
Écart entre enseignants0,173 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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