Study design of a global molecular disease characterization initiative (MDCI) in oncology clinical trials.
Notice bibliographique
Résumé
e13598 Background: Current clinical trial selection for patients with independent screening for each trial, results in high screen failure and limited options for ineligible patients. MDCI’s concept for patient screening centers around broad molecular analysis and one screening protocol for multiple trials to increase patient inclusion and shorten recruitment time for oncology clinical trials.. Methods: MDCI was designed in collaboration with patients, physicians and study sites. Feedback from the Oncology Patient Council (OPC) was solicited beginning at study conception with input on study design, the informed consent form and the Gather Share Know participant portal. Patients provided specific detailed feedback and user acceptance throughout development to ensure a truly patient-focused approach. To track implementation of feedback, the MDCI team developed a document, which was shared with OPC, recording all feedback received and all actions taken by the study team. Feedback from study sites led to additional flexibility for visits (ie, combining study visits 1 and 2; allowing for telehealth visits for visit 3) and collection of data on medical history and prior therapies to streamline the screening process. Physician input included the acceptance of next generation sequencing (NGS) to determine the best therapy for each patient. Results: The MDCI protocol combines analysis of patient medical history, blood, and tumor assays, including HLA expression, protein analyses and NGS. A trial-matching approach, developed in collaboration with IQVIA, identifies potential clinical trials based on screening results. The Gather Share Know Hub, an optional patient-facing portal, allows patients to view the screening results identified as important for patients and information about ongoing clinical trial options. Patients also have access to a patient-friendly informational video, disease-specific education, credible resources and information on “what to expect” at study visits. Physicians receive clinical reports and molecular profiles from multiple screening tests (available through the Physician Portal), enabling them to make informed, data-driven decisions on the best clinical trial option for each patient. Conclusions: Utilizing a collaborative approach, MDCI was developed as a novel tumor-profiling protocol. MDCI is designed to rapidly prescreen patients for multiple studies at once by evaluating each patient’s tumor and blood genetics as well as their medical and cancer history using a prescreening algorithm. MDCI introduces an individualized approach to patient care with the aim of accelerating the availability of new therapeutic options. Continued feedback is solicited from patients on study design and the Gather Share Know hub through timed questionnaires to further enhance the patient experience. This study (NCT04772053) is funded by GlaxoSmithKline (GSK). Clinical trial information: NCT04772053.
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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 | 0,206 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,014 |
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 ».