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Enregistrement W4290959419 · doi:10.6004/jnccn.2022.7029

Regional Variations in Clinical Trial Outcomes in Oncology

2022· review· en· W4290959419 sur OpenAlexaff
Brooke E. Wilson, Sallie‐Anne Pearson, Michael Bartoň, Eitan Amir

Notice bibliographique

RevueJournal of the National Comprehensive Cancer Network · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioSubgroup analysisRandom effects modelInternal medicineHigh income countriesClinical endpointCohortClinical trialDemographyOncologyConfidence intervalMeta-analysisDeveloping country

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is unknown how often regional differences in oncology trials are observed. Based on our study findings, we quantified regional variation in registration studies in oncology and developed a question guide to help clinicians evaluate regional differences. METHODS: Using FDA archives, we identified registration studies in solid tumor malignancies from 2010 to 2020. We extracted the baseline study characteristics and participating countries and determined whether the primary publication reported a regional subgroup analysis. For studies presenting outcomes stratified by region, we extracted the stratified hazard ratios (HRs) and extracted or calculated the test for heterogeneity. We performed a random effects meta-analysis and a pairwise comparison to determine whether outcomes differed between high-income versus mixed-income regions. RESULTS: We included 147 studies in our final analysis. Studies supporting FDA drug approval have become increasingly multinational over time (β = 0.5; P=.04). The median proportion of countries from high-income groups was 81.2% (range, 44%-100%), with no participation from low-income countries in our cohort. Regional subgroup analysis was presented for 78 studies (53%). Regional heterogeneity was found in 17.8% (8/45) and 18% (8/44) of studies presenting an overall survival (OS) and progression-free survival endpoint, respectively. After grouping regions by income level, we found no difference in OS outcomes in high-income regions compared with mixed-income regions (n=20; HR, 0.95; 95% CI, 0.84-1.07). To determine whether regional variation is genuine, clinicians should evaluate the data according to the following 5 questions: (1) Are the regional groupings logical? (2) Is the regional difference on an absolute or relative scale? (3) Is the regional difference consistent and plausible? (4) Is the regional difference statistically significant? (5) Is there a clinical explanation? CONCLUSIONS: As registration studies in oncology become increasingly international, regional variations in trial outcomes may be detected. The question guide herein will help clinicians determine whether regional variations are likely to be clinically meaningful or statistical anomalies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,553
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,004 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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