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Enregistrement W4294686035 · doi:10.1093/neuonc/noac174.254

P11.65.B GBM AGILE: A global, phase 2/3 adaptive platform trial to evaluate multiple treatment regimens in newly diagnosed and recurrent glioblastoma

2022· article· en· W4294686035 sur OpenAlexaffabout
Michael Weller, B. Ellingson, Barbara T. Alexander, Patrick Y. Wen, Erik P. Sulman, Howard Colman, Donald A. Berry, Kirk Tanner, Mustafa Khasraw, Maxine Lim, Jennifer C. Perry, Andrew B. Lassman, Timothy F. Cloughesy, W.K. Alfred Yung, E Q Lee, Ingo K. Mellinghoff, G Gordon, Jurriaan H. de Groot, Tom Mikkelsen, Webster K. Cavenee, A Nelli, M B Buxton, W Li

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgile software developmentMedicineRandomizationProtocol (science)Clinical trialBiomarkerMedical physicsOncologyComputer scienceInternal medicineSoftware engineeringPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background GBM AGILE (Glioblastoma Adaptive, Global, Innovative Learning Environment) is a biomarker based, multi-arm, international, seamless Phase 2/3 Response Adaptive Randomization platform trial designed to rapidly identify experimental therapies that improve overall survival and confirm efficacious experimental therapies and associated biomarker signatures to support new drug approvals and registration. It is a collaboration between academic investigators, patient organizations and industry, under the sponsorship of the non-profit organization, Global Coalition for Adaptive Research, to support new drug applications for newly diagnosed and recurrent GBM. Material and Methods The primary objective of GBM AGILE is to identify therapies that effectively improve overall survival in patients with newly diagnosed or recurrent GBM. Bayesian response adaptive randomization is used within subtypes of the disease to assign participants to investigational arms based on their performance. Operating under a master protocol, GBM AGILE allows multiple drugs from different pharmaceutical companies to be evaluated simultaneously and/or over time against a common control arm. Based on performance, a drug may graduate and move to a Stage 2 (Phase 3) within the trial, and the totality of the data can be used for a new drug application and registration process. New experimental therapies are added as information about promising new drugs is identified while other therapies are removed as they complete their evaluation. The master protocol/ trial infrastructure includes efficiencies through an adaptive trial design, shared control arm and operational processes such as risk-based monitoring and enhanced remote activities. With its adaptable structure, GBM AGILE has continued trial activation, inclusion of new investigational therapies, and enrollment globally through the challenges of a global pandemic.GBM AGILE provides an efficient mechanism to screen and develop robust information regarding the efficacy of proposed novel therapeutics and associated biomarkers for GBM and to quickly move therapies and biomarkers into clinic. GBM AGILE received initial approval from the United States FDA in April 2019, and in Europe through the Voluntary Harmonization Procedure (VHP) in April, 2021. As of 2022, AGILE has screened over 1000 patients studying multiple investigational treatments. Enrollment rates are 3 to 4 times greater than traditional GBM trials, with active sites averaging 0.75 to 1 patients/site/month. Currently, there are 41 sites activated in the US, 4 in Canada and 2 in Switzerland and an estimated 24 sites yet to open in Germany, France, Switzerland, Italy and Austria. In addition to the continued expansion in Europe, effort is undergoing to extend the trial to China and Australia as well. Clinical trial information: NCT03970447

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,420
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,128 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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