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Enregistrement W4303446297 · doi:10.1136/bmjopen-2022-064458

What drives cancer clinical trial accrual? An empirical analysis of studies leading to FDA authorisation (2015–2020)

2022· article· en· W4303446297 sur OpenAlexaff
Kristina Jenei, Alyson Haslam, Timothée Olivier, Miloš D. Miljković, Vinay Prasad

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesArnold Ventures
Mots-clésMedicineClinical trialClinical endpointAccrualPopulationInternal medicineBlindingEnvironmental healthAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine factors associated with accrual rate in industry sponsored clinical trials supporting US Food and Drug Administration (FDA) cancer drug approvals from 2015 to 2020. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Retrospective cross-sectional study included 194 pivotal trials supporting cancer drug approvals by the US FDA from 2015 to 2020. INTERVENTIONS: Clinical trials were analysed for the type of blinding, primary endpoint, whether crossover was specified in the publication, study phase, line of therapy, response rate, investigational sites, manufacturer and randomisation ratio. MAIN OUTCOME MEASURES: The main outcome was the rate of accrual, which is the number of patients accrued in the study per open month of enrolment. RESULTS: The study consisted of 133 randomised (68%) and 61 (32%) non-randomised clinical trials. In randomised studies, we found the accrual rate was higher in trials investigating first and second line drugs (adjusted rate ratios (aRR): 1.55, 95% CI 1.18 to 2.09), phase III trials (aRR: 2.13, 95% CI 1.48 to 2.99), and for studies sponsored by Merck (aRR: 1.47, 95% CI 1.18 to 2.37), adjusting for other covariates. In contrast, the primary endpoint of a study, presence of crossover, single agent response rate, the number of investigational sites, population disease burden and skewed randomisation ratios were not associated with the rate of accrual. In the non-randomised adjusted model, the accrual rate was 2.03 higher (95% CI 1.10 to 3.92) for clinical trials sponsored by manufacturer, specifically Merck. Primary endpoint, crossover, trial phase, response rate, the number of investigational sites, disease burden or line of therapy were not associated with the rate of accrual. CONCLUSION: In this cross-sectional study, line of therapy, study phase and manufacturer were the only factors associated with accrual rate. These findings suggest many proffered factors for speedy trial accrual are not associated with greater enrolment rates.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,892
Tête enseignante GPT0,786
Écart entre enseignants0,106 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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