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Enregistrement W4281771845 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.tps10614

Adjusting the TMIST study design to accommodate slower than expected accrual: ECOG-ACRIN EA1151.

2022· article· en· W4281771845 sur OpenAlexaff
Etta D. Pisano, Constantine Gatsonis, Mitchell D. Schnall, Martin J. Yaffe, Melissa A. Troester, Ilana F. Gareen, Laura C. Collins, Amarinthia Curtis, Elodia B. Cole, Jean Cormack, Jon A. Steingrimsson, Ruth C. Carlos, Kathy Miller, Christopher Comstock

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineStaffingMammographyRandomized controlled trialBreast cancerTomosynthesisClinical trialAccrualMedical physicsCancerSurgeryInternal medicineNursingAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TPS10614 Background: The ECOG-ACRIN Tomosynthesis Mammographic Imaging Screening Trial (TMIST), which opened in 2017, is a randomized trial designed to assess whether Tomosynthesis Mammography (TM) should replace Digital Mammography (DM) for breast cancer screening. It is hypothesized that women assigned to TM for 3-5 screening rounds will have fewer advanced breast cancers than the women assigned to DM. Advanced cancers are those that have distant metastases or positive nodes, are invasive tumors greater than or equal to 2.0 cm in size, or are invasive tumors greater than 1.0 cm in size that are triple negative or HER 2+. The initially planned enrollment of 164,946 women was due to be completed by the end of 2020, with follow-up concluded by 2025. There were substantial challenges in meeting this timeline, including the organizational and funding structure of the NCI National Clinical Trials Network which is dependent upon sites using their existing staffing resources (not always readily available at the time of study activation). This led to longer than anticipated start of enrollment for most interested sites and lower than anticipated annual enrollment per participating site based ultimately on the staffing support that could be allocated to manage TMIST. In addition, research staffing shortages and periodic research operations closures due to COVID-19 have also impacted enrolling TMIST sites, though unevenly, since the start of the pandemic. Enrollment plateaued at approximately 2,100 subjects per month by the end of 2020. With that accrual rate expected, the trial design was modified to reduce the sample size so that the study could be completed by 2027. Methods: With the approval of the NCI CIRB, we changed how the primary endpoint measure for TMIST is assessed from the number of advanced cancers that occur by 4.5 years after randomization to the time from randomization to occurrence of advanced cancers. All advanced cancers occurring within 7 years of randomization are now included and all participants followed for at least three years. In addition, the power of the study of the study was modified from 0.9 to 0.85, while the originally assumed effect size at 4.5 years was retained These changes allowed a reduction of sample size to 128,905, with subject recruitment projected to end in 2024. As of February 14, 2022, there are 125 sites open, 114 in the U.S. and 11 in other countries, with an additional 31 sites planning to open. As of February 14, 2022, a total of 63,845 women have been enrolled in the trial worldwide at 115 sites, with 20% of US participants self-identifying as belonging to minority racial and ethnic groups and 70% consenting to optional blood and/or buccal cell collection. Clinical trial information: NCT03233191.

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)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,004

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 Opus0,518
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,037 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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