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Enregistrement W4240203552 · doi:10.1200/jco.2007.25.18_suppl.6515

Evolution of the randomized controlled trial (RCT) in oncology over three decades

2007· article· en· W4240203552 sur OpenAlexaff
Christopher M. Booth, David W. Cescon, L. Wang, I. F. Tannock, Monika K. Krzyzanowska

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialClinical endpointInternal medicineHazard ratioSample size determinationOncologyBreast cancerLung cancerCancerConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6515 Background: The RCT is the gold standard for establishing new therapies in oncology. Here we document changes with time in design, results, author conclusions and sponsorship. Methods: Reports of RCTs evaluating systemic therapy for breast, colorectal (CRC) and non-small cell lung cancer (NSCLC) published 1975–2004 in 6 major journals were reviewed. Two authors independently abstracted data regarding trial design, effect size and author conclusions. Author conclusions were assigned a score from 1 to 7: 4/7 for a neutral statement, 7/7 and 1/7 for strong endorsement of experimental and control arm respectively. For each study the effect size for the primary endpoint was converted to a summary measure: hazard ratio [HR] for survival endpoints and relative risk [RR] for response rate. Descriptive statistics were used to analyze trends over time. Results: 326 eligible RCTs were included (48% breast, 24% CRC, 28% NSCLC). There was a significant increase in the number and size of RCTs (see Table ). Median rate of accrual increased from 7 patients/month in 1975–84 to 14 patients/month in 1995–2004 (p<0.001). There was an increase in multicenter (55 to 95%, p<0.001), international trials (26 to 52%, p<0.001) and for-profit sponsorship over time (6 to 57%, p<0.001). There was increasing use of survival (13 to 48%,) and decreasing use of response rate (32 to 14%) as primary endpoint (p<0.001). Authors have become more likely to strongly endorse the experimental arm despite no change in effect size over time (p=0.005). Studies sponsored by for-profit organizations were more likely to strongly endorse the experimental agent than studies not sponsored by for-profit groups (median author score 6/7 vs. 4/7, p<0.001). Conclusions: RCTs in oncology have become more common, larger, and are more likely to be sponsored by industry. Authors of modern RCTs are more likely to strongly endorse novel therapies despite no increase in the relative benefit of interventions. For-profit sponsorship is associated with stronger endorsement of the experimental arm. No significant financial relationships to disclose. [Table: see text]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,712
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,790
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7120,790
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,006
Bibliométrie0,0170,023
Études des sciences et des technologies0,0020,032
Communication savante0,0240,026
Science ouverte0,0070,013
Intégrité de la recherche0,0210,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,735
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,084 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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