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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».