Application of Real-World Data to External Control Groups in Oncology Clinical Trial Drug Development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Randomized controlled trials (RCTs) that assess overall survival are considered the "gold standard" when evaluating the efficacy and safety of a new oncology intervention. However, single-arm trials that use surrogate endpoints (e.g., objective response rate or duration of response) to evaluate clinical benefit have become the basis for accelerated or breakthrough regulatory approval of precision oncology drugs for cases where the target and research populations are relatively small. Interpretation of efficacy in single-arm trials can be challenging because such studies lack a standard-of-care comparator arm. Although an external control group can be based on data from other clinical trials, using an external control group based on data collected outside of a trial may not only offer an alternative to both RCTs and uncontrolled single-arm trials, but it may also help improve decision-making by study sponsors or regulatory authorities. Hence, leveraging real-world data (RWD) to construct external control arms in clinical trials that investigate the efficacy and safety of drug interventions in oncology has become a topic of interest. Herein, we review the benefits and challenges associated with the use of RWD to construct external control groups, and the relevance of RWD to early oncology drug development.
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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 | 0,041 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle