Current landscape of clinical trials for HPV-positive head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC)
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the current state of clinical trials regarding HPV-positive head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). Clinical trials were filtered to fit the study's aim using Clinicaltrials.gov: trials concerning HNSCC specifically those related to HPV done between January 2005 and December 2020 were extracted and information regarding location, duration, phases, patient recruitment, trial status, results, primary outcome, type of intervention and publication status were collected and analysed. As a result, 123 trials were included. North American countries (USA and Canada) conducted more than two-thirds of the trials (72.4%) compared to European countries and the rest of the world. Trials in phase II constituted more than half of those included in this study (53.7%). From the 123 trials included in this study, only 30 had their NCT identification number linked to publications, but less than half (46.7%) of the publications stemmed from trials with results. Drug combination was the most widely studied treatment modality. Despite falling in the middle of the spectrum with respect to the number of trials when compared to other diseases, our research highlights the need for even more trials tackling multiple aspects of HPV-positive HNSCC.
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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 | 0,235 | 0,378 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».