Quality of patient‐reported outcomes in oncology clinical trials using immune checkpoint inhibitors: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are limited data regarding the quality of patient-reported outcome (PRO) data in immune checkpoint inhibitor (ICI) clinical trial publications. METHODS: A systematic search of citations from various databases was conducted to identify prospective clinical trials involving ICI in advanced tumors from 2003 to 2020. A 30-point score was adapted from the CONSORT PRO extension statement to assess adherence to CONSORT PRO reporting. Linear regression was used to identify factors associated with quality reporting. RESULTS: After the review of 8058 articles, 33 trials were included with ICIs as either monotherapy (91%) or part of a combination regimen (9%). The median score was 23.5 points (range 15-29). In the majority of cases (82%), PROs were reported in a separate publication from the original study. Most of the trials were conducted in the metastatic setting and predominantly in melanoma, lung, and renal cell carcinoma (RCC) (73%). Univariate analysis revealed that trials with greater than 250 patients were associated with a higher score. The score was more likely to be lower in disease sites other than melanoma, lung, and RCC and was higher in the KEYNOTE than in the CHECKMATE trial series. There was no significant correlation between the score and whether a trial met its primary end-point or if the trial improved or worsened the quality of life. In the multivariate analysis, the number of patients enrolled to the trial, disease site, and trial series remained significant. CONCLUSIONS: The quality of reporting of PROs in ICI phase II and III clinical trials is heterogeneous across various cancer sites. As PRO data are increasingly used to counsel patients and complement clinical decision making, innovative and collaborative efforts are required to improve the reporting of these essential data.
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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 | 0,028 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,032 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».