Randomized Controlled Trials in Lung, Gastrointestinal, and Breast Cancers: An Overview of Global Research Activity
Notice bibliographique
Résumé
Background: In this study, we compared and contrasted design characteristics, results, and publications of randomized controlled trials (RCTs) in gastrointestinal (GI), lung, and breast cancer. Methods: A PUBMED search identified phase III RCTs of anticancer therapy in GI, lung, and breast cancer published globally during the period 2014−2017. Descriptive statistics, chi-square tests, and the Kruskal−Wallis test were used to compare RCT design, results, and output across the cancer sites. Results: A total of 352 RCTs were conducted on GI (36%), lung (29%), and breast (35%) cancer. Surrogate endpoints were used in 55% of trials; this was most common in breast trials (72%) compared to GI (47%) and lung trials (43%, p < 0.001). Breast trials more often met their primary endpoint (54%) than GI (41%) and lung trials (41%) (p = 0.024). When graded with the ESMO-MCBS, lung cancer trials (50%, 15/30) were more likely to meet the threshold for substantial benefit. GI trials were published in journals with a substantially lower impact factor (IF; median IF 13) than lung (median IF 21) and breast cancer trials (median IF 21) (p = 0.038). Conclusions: Important differences in RCT design and output exist between the three major cancer sites. Use of surrogate endpoints and the magnitude of benefit associated with new treatments vary substantially across cancer sites.
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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 | 0,192 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».