Evolution of the Neurosurgeon's Role in Clinical Trials for Glioblastoma: A Systematic Overview of the Clinicaltrials.Gov Database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The therapeutic challenge of glioblastoma (GBM) has catalyzed the development of clinical trials to evaluate novel interventions. With increased understanding of GBM biology and technological advances, the neurosurgeon's role in neuro-oncology has evolved. OBJECTIVE: To evaluate the current landscape of procedure-based clinical trials for GBM to characterize this evolution, gain insight into past failures, and accordingly outline implications for future research and practice that may inform future studies. METHODS: The ClinicalTrials.gov database was searched for surgical/procedural trials in individuals with GBM. Demographics, specific intervention, trial phase, and main outcome measures were abstracted. RESULTS: A total of 224 of 2311 GBM trials (9.7%) were identified as procedural, with the majority being based in the United States (155/224, 69.2%), single-center (155/224, 69.2%), and not randomized (176/224, 78.6%). Primary and recurrent GBMs were evenly addressed. The leading interventions were local delivery of therapeutics (50.0%), surgical techniques (33.9%), such as image-guided surgery, and novel device applications (14.3%). Phase I designs predominated (82/224, 36.6%). The top primary outcome was safety/tolerability/feasibility (88/224, 39.3%), followed by survival (46/224, 20.5%). Approximately 17% of studies were terminated, withdrawn, or suspended. Fifty-two linked publications were identified, among which 42 were classified as having a positive result. CONCLUSION: Procedural interventions comprised ∼10% of all registered GBM trials. Local delivery of therapeutics, use of surgical imaging techniques and novel device applications, predominantly through phase I designs, represent the evolved role of the neurosurgeon in neuro-oncology. Improved reporting of trial designs, outcomes, and results are needed to better inform the field and increase efficiency.
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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 | 0,008 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».