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Enregistrement W4379284512 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.1567

Toxicity reporting consistency and subjective minimizing language use in colorectal cancer (CRC) and pancreatic cancer (PaC) clinical trials: A systematic review of phase III randomized controlled trials (RCTs) presented at ASCO between 2012-2022.

2023· review· en· W4379284512 sur OpenAlexaff
James Yu, Turab J Mohammed, Benjamin Chin‐Yee, Clarissa Skorupski, Bishal Gyawali, Gary H. Lyman, Lauren Adkins, Lisa K. Hicks, Nicole M. Kuderer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalQueen's UniversityUniversity of TorontoLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCommon Terminology Criteria for Adverse EventsAdverse effectRandomized controlled trialClinical trialDysgeusiaColorectal cancerCancerInternal medicineOncologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1567 Background: Objective and complete toxicity reporting in clinical trials is critical for patient-centered shared decision-making. Conference abstracts inform initial impressions of practice-changing treatments. Methods: We performed a systematic review of all abstracts of CRC and PaC phase 3 RCTs presented at ASCO annual meetings between 2012 – 2022; long-term follow-up, supportive care, and solely non-pharmacological studies were excluded. Objective minimization of adverse event (AE) reporting was defined as absent and/or incomplete reporting of cumulative grade 3-5 CTCAE (common terminology criteria for AE). We also assessed the use of subjective minimizing language (Chin-Yee et al ASH 2022), defined as use of “acceptable,” “tolerable”, “manageable”, “favorable” (primary minimization terms), or “feasible”, “safe”, “patients did well”, “limited” (secondary minimization terms), terms that falsely imply patients deemed the therapy as such. Presence/absence of PRO or QOL data was also assessed. Results: 63 RCTs met entry criteria (42 CRC, 21 PaC), detailed in Table. Most trials studied chemotherapy +/- other drugs (52; 83%). 17% of all abstracts did not provide any information on AE. Quantitative data on AEs were reported by 38 (60%) of abstracts. However, serious AE reporting was frequently absent (Table), with some trials reporting only specific toxicities (e.g. cytopenias) instead of cumulative CTCAE. Only 7 (11%) of abstracts noted the occurrence or absence of fatal AE. Any subjective-minimizing language was used in 15 (24%) abstracts. Notably, none of the abstracts using subjective-minimizing language provided information on fatal AE rates, nor reported on the patient perspective via QOL or PRO. Average grade ≥ 3 AE in the experimental arm were similar in abstracts with vs without minimizing language (44% vs 45%). Conclusions: Our systematic review of ph 3 RCTs in GI oncology presented at ASCO annual meetings reveals that subjective minimizing language is often used to describe serious toxicities, and without formally assessing the patient voice. Serious AE reporting is frequently absent or incomplete.[Table: see text]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,232
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,423
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2320,423
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,018
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,901
Tête enseignante GPT0,718
Écart entre enseignants0,182 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomainePrésentation des résultats
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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