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Enregistrement W3199828166 · doi:10.1200/jco.2020.39.28_suppl.40

Reporting of tobacco use and impact on outcomes in cancer cooperative group clinical trials: A systematic scoping review.

2021· article· en· W3199828166 sur OpenAlexaff
Lawson Eng, Janette Brual, Ahsas Nagee, Spencer Mok, Rouhi Fazelzad, Rebecca Truscott, Nicole Mittmann, Michael Chaiton, Deborah Saunders, Geoffrey Liu, Penelope Ann Bradbury, William K. Evans, Janet Papadakos, Meredith Giuliani

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensNortheast Cancer CentreSunnybrook HospitalCentre for Addiction and Mental HealthMcMaster UniversityCancer Care OntarioHealth Sciences NorthUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialCancerLung cancerInternal medicineSystematic reviewAdverse effectClinical endpointRandomized controlled trialMEDLINEOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

40 Background: Continued smoking after a diagnosis of cancer negatively impacts cancer outcomes but the impact of tobacco on many innovative treatments has not yet been well established. Collecting and evaluating tobacco use in cancer clinical trials may advance understanding of the consequences of tobacco use on specific treatment modalities. We performed a systematic scoping review of the frequency of reporting and analysis of tobacco use in clinical trials run by cancer cooperative clinical trial groups. Methods: A comprehensive literature search was conducted to identify cancer cooperative group clinical trials published from January 2017 to October 2019 using Medline, Epub Ahead of Print and In-Process & Other Non-Indexed Citations, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials using OvidSP. Eligible studies evaluated either systemic and/or radiation therapies, involved at least one cancer cooperative group, included > 100 adult patients and reported on at least one primary or secondary endpoint, which included overall survival (OS), disease/progression-free survival (DFS/PFS), response rates, toxicities/adverse events, or quality of life (QoL). Secondary analyses of previously published trials were excluded. Results: Among 14843 identified studies, 91 studies representing 90 trials met inclusion criteria. 24% were phase II trials, 2% phase II/III and 74% phase III. Trial start dates ranged from 1995-2015 with most (29%) between 2007-2008; median trial sample size was 406 (range: 100-4994); 86% involved systematic therapy, 35% involved radiation; 14% were lung and 5% were head and neck trials. 51% of trials had a curative intent, 33% were palliative and 16% involved hematologic cancers. 74 studies reported on OS, 73 DFS/PFS, and 88 toxicity/QoL. 19 studies reported baseline tobacco use information, while two reported collecting follow-up tobacco use. Of those collecting baseline tobacco use, only 7 reported any analysis of the impact of tobacco on clinical outcomes. There was significant heterogeneity in the reporting of baseline tobacco use: 5 reported never/ever status, 10 reported never/ex-smoker/current smoker status; 4 reported some measure of smoking intensity; none reported on verifying smoking status or second hand smoke exposure. Trials of tobacco related (lung and head and neck) cancers were more likely to report baseline tobacco use compared to non-tobacco related cancers (83% vs 6% p < 0.001). Conclusions: Few cancer cooperative group clinical trials report and analyze trial participants’ baseline tobacco use, and even fewer collect follow up information. Significant heterogeneity exists in reporting tobacco use. Routine standardized collection and reporting of tobacco use, both at baseline and follow up in clinical trials, should be implemented to enable investigators to evaluate the clinical impact of tobacco use on new cancer therapies.

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)0,219
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,731
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2190,731
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,813
Tête enseignante GPT0,757
Écart entre enseignants0,057 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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