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Enregistrement W3171043130 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.12051

Patient experience of early high grade symptomatic adverse events on early phase clinical trials using the PRO-CTCAE.

2021· article· en· W3171043130 sur OpenAlexaff
Geoffrey Alan Watson, Zachary Veitch, Daniel Shepshelovich, Zhihui Liu, Anna Spreafico, Albiruni Ryan Abdul Razak, Philippe L. Bédard, Lillian L. Siu, Lori M. Minasian, Aaron R. Hansen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkBaker Hughes (Canada)Princess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTolerabilityAdverse effectClinical trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12051 Background: There are limited data describing the patients’ experience of symptomatic adverse events (syAEs) on early phase clinical trials. This information is critical to understand the tolerability of experimental agents. The patient reported outcome version of the CTCAE (PRO-CTCAE) evaluates syAE components such as severity and interference in daily life. The aim of this study was to correlate clinician reported early, high grade (grade 3-4) AEs with patients’ reported experience of these toxicities. Methods: Advanced solid tumor patients (pts) enrolled on early phase clinical trials at Princess Margaret Cancer Centre were surveyed electronically using the full library of 78 items for PRO-CTCAE v1.0, which was administered at baseline (prior to therapy), mid-cycle 1, and mid-cycle 2. AEs on study were recorded by physicians using the CTCAE v4.0. Worst responses for severity items are ‘severe’ and ‘very severe’ and for interference items are ‘quite a bit’ and ‘very much’. A logistic regression model was used to assess the association between CTCAE grade and PRO-CTCAE severity and interference. Results: A total of 292 pts were approached in phase 1 clinics from May 2017 to January 2019, and 219 pts were included in the analysis: median age 60 years (range 18-82), 111 (51%) were male; all were ECOG ≤1. A total of 140 pts (64%) received combination therapy (immunotherapy and targeted therapy), and 73 pts (33%) had received ≥3 previous lines of treatment. In terms of patient reported syAEs, a total of 114 pts (52%) reported a symptomatic AE as either severe or very severe at any timepoint and 79 pts (36%) reported a syAE with an interference that was either ‘quite a bit’ or ‘very much’. With regards to clinician reported AEs, a total of 82 pts (37%) had a clinician reported grade 3 or 4 syAE, and of these 34 pts (41%) reported these as either severe or very severe; and 26 pts (32%) found these AEs interfered with daily life either ‘quite a bit’ or ‘very much’. Additionally 137 pts (66%) had a clinician reported grade 1 or 2 syAE, and of these 39 pts (28%) reported these as either severe or very severe; and 19 (14%) found these AEs interfered with daily life either ‘quite a bit’ or ‘very much’. Higher grade clinician reported syAEs (CTCAE grade 3-4 vs 1-2) was associated with higher patient reported severity levels (odds ratio, OR = 1.78, 95% CI 1-3.16, p = 0.049), and was associated with higher patient reported interference levels (OR = 2.88, 95% CI 1.47-5.64, p = 0.002). Conclusions: A majority of patients had a very negative experience of syAEs on a phase I trial. Higher grades of clinician reported AEs correlated with greater severity and interference with daily living. Future phase I studies could incorporate the PRO-CTCAE and other PRO tools which could inform the tolerability of experimental regimens and enhance the description of symptomatic AEs.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,402
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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