Accrual of adolescents and young adults (AYA) into cancer clinical trials in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
e13598 Background: Historically, accrual rates of AYA (aged 16-39) to cancer clinical trials have been low. This is suggested to contribute to lesser improvements in their outcomes compared with older and younger populations. We sought to describe the impact of collaborative initiatives launched by the Canadian Cancer Trials Group (CCTG), NCTN and C17 to address this. Methods: All CCTG trials open to accrual from 01/01/2004 to 31/12/2022 were evaluated. Trials with eligibility criteria limited to age > 39, or for which CCTG did not have access to individual patient data on age, were excluded. Accrual rates were assessed by age (<30, 30-39, >40 yrs), cancer type, and compared with 2022 Canadian Cancer Society (CCS) prevalence data. Results: 379 studies were open to accrual. 21 trials were excluded as they had no patients aged 16-39 within their inclusion criteria. 2 trials were excluded as they were either COVID related or a trial sub-study. 230 trials were excluded owing to patient age data being unavailable to CCTG. 126 CCTG and NCTN led trials were included. They involved the following disease sites: brain (3), breast (13), GI (12), GU (11), gynecology (6), head & neck (3), hematology (10), lung (11), melanoma (4), sarcoma (2) novel investigational agents (45) and symptom control (6) – the latter two spanned multiple tumor types. Patients aged 16-18 were excluded from many trials limiting accrual opportunities in this subgroup. AYA patients were recruited into trials at a higher level than expected by prevalence data except for brain, lung and head & neck patients. This may be due to younger, fitter patients being recruited onto trials. GU trials, hematology and sarcoma trials recruited better than expected as there were trials geared to diseases common in younger individuals (e.g. germ cell cancers) and incorporating intensive therapy e.g. stem cell transplantation in lymphoma. 3.5% of patients accrued on trials were <40 in 2004-2013 c.f. 8.7% of patients 2014-2022. Conclusions: Limited data is available on AYA aged 16-18 due to trial entry criteria. Currently, most CCTG trials include patients aged ≥14. Trial accrual in the AYA population was higher than predicted by CCS data indicating that clinical trials are acceptable to AYA patients. This supports ongoing efforts to improve trial access to AYA. [Table: see text]
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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 | 0,073 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».