Listening to the Patient Voice Adds Value to Cancer Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Randomized clinical trials are critical for evaluating the safety and efficacy of interventions in oncology and informing regulatory decisions, practice guidelines, and health policy. Patient-reported outcomes (PROs) are increasingly used in randomized trials to reflect the impact of receiving cancer therapies from the patient perspective and can inform evaluations of interventions by providing evidence that cannot be obtained or deduced from clinicians' reports or from other biomedical measures. This commentary focuses on how PROs add value to clinical trials by representing the patient voice. We employed 2 previously published descriptive frameworks (addressing how PROs are used in clinical trials and how PROs have an impact, respectively) and selected 9 clinical trial publications that illustrate the value of PROs according to the framework categories. These include 3 trials where PROs were a primary trial endpoint, 3 trials where PROs as secondary endpoints supported the primary endpoint, and 3 trials where PROs as secondary endpoints contrast the primary endpoint findings in clinically important ways. The 9 examples illustrate that PROs add valuable data to the care and treatment context by informing future patients about how they may feel and function on different treatments and by providing clinicians with evidence to support changes to clinical practice and shared decision making. Beyond the patient and clinician, PROs can enable administrators to consider the cost-effectiveness of implementing new interventions and contribute vital information to policy makers, health technology assessors, and regulators. These examples provide a strong case for the wider implementation of PROs in cancer trials.
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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 | 0,077 | 0,383 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,065 | 0,069 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».