Success rates for US and Canadian anticancer drug development efforts in pediatric oncology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 5% of adult cancer interventions put into clinical testing attain regulatory approval. Little is known about corresponding rates for pediatric cancer. METHODS: Our primary outcomes were the proportion of interventions graduating to the next trial phase, randomized trials, and/or clinical practice. We created a saturation sample of clinical trials by searching ClinicalTrials.gov for all pediatric anticancer trials in the United States or Canada. Trial characteristics were extracted automatically from ClinicalTrials.gov records, and cancer indication/drug class categorization, biomarker enrichment, and Food and Drug Administration (FDA) approval status at time of recruitment were double-extracted from each record. Regulatory approval status and labeling modifications for each intervention were determined by searching Drugs@FDA and the New Pediatric Labeling Information Database. RESULTS: Five hundred eighty-nine pediatric trials launched between 1987 and 2019 were captured. The overall probability of graduation was 17.0%; 18.9% of interventions graduated from phase 1 to phase 2 trials, and 1.6% of interventions graduated from phase 2 to phase 3 trials. The proportion of interventions advancing from phase 1 to FDA approval was 3.6%, and 1.9% of interventions tested in phase 1 advanced to a randomized phase 2 trial. Only biomarker enrichment was significantly predictive of graduation from phase 1 to phase 2 trials (p = .011). CONCLUSION: The proportion of interventions advancing from phase 1 testing to FDA approval was similar to estimates for adult oncology. Our findings highlight the challenges for current paradigms of pediatric anticancer drug development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».