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Enregistrement W4379330376 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.6521

Curating clinical trials: Helping patients find hope by exploring clinical trial opportunities.

2023· article· en· W4379330376 sur OpenAlexaffabout
Rhonda Abdel-Nabi, Mahmoud Hossami, Kayla Touma, Renée Nassar, Milica Paunic, Olla Hilal, Farwa Zaib, Claire Rim, Roaa Hirmiz, Caroline Hamm

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialReferralPatient recruitmentFamily medicineAlternative medicineDisadvantageInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6521 Background: Clinical trials are essential to the advancement of clinical therapies. However, only 5% of cancer patients enroll in clinical trials (CTs) due to limited accessibility. Given that greater participation in CTs is associated with better patient outcomes, patients from smaller centres are at a disadvantage. The Clinical Trials Navigators (CTN) program was established by Hamm (2022) to help patients in smaller communities navigate and enrol in CTs, resulting in clinical trial enrolment of 7% of patients. This study will provide updated results on the impact of the CTN program as it has expanded. Methods: Between March 2019 to September 2022, 241 patients were enrolled in the CTN program. Five Clinical Trials Navigators (CTNs) receive referrals from various sources: physicians, patients, and patient support groups. CTNs review medical information submitted and search five CT registries. Eligibility criteria is scrutinized. A second review of the CT list is conducted by two physicians to ensure accuracy. The number of potential trials is recorded at each step of review. Data collected includes: patient disease, stage, and number of prior therapies, time from referral to death, number of potential trials, number of trials that were phase I or phase II / III / IV, number of outgoing referrals, locations of the identified trials, and successful enrolment onto CTs. Patient information and results were inputted and analysed using REDCap. REB Category A approval has been granted on August 31, 2022. REB approval number is 22-439. Results: 41 Canadian cancer patients used the CTN program. The updated study found that 75.9% of patients were in stage IV of their disease, and 51% had at least two prior lines of therapy. 61.4% of patients deceased at last follow up, with a range of 0.3-37.5 months from CTN program referral to death, and a median of 5.9 months. CTNs identified a range of zero to 26 trials for each patient with a median of three trials: a range of zero to 10 phase I trials were found, and a range of one to eight phase II / III / IV trials were found. 25.5% of patients referred to a CT enrolled onto the recommended trial. The expanded CTN program resulted in CT enrolment of 8.5% of patients that follow-up information is available for. Conclusions: One quarter of patients referred to a CT by the CTN program were successfully enrolled, highlighting the CTN program as a successful tool to identify CTs for cancer patients and improve CT accrual. 8.5% of all patients with available follow-up information that participated in the CTN program were enrolled onto clinical trials. Further investigation into reasoning for early high mortality rates should be assessed. New initiatives to improve uptake of the CTN program are ongoing.

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)0,130
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,386
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1300,386
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0190,013
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1420,091

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 Opus0,978
Tête enseignante GPT0,770
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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