Engine failures: A critical analysis of current clinical trial websites' search engines.
Notice bibliographique
Résumé
e18537 Background: Clinical trials are critical to treatment advancement as they provide a foundation for future discoveries. Currently, only 7% of cancer patients in Ontario are enrolled in a clinical trial and 1 in 4 clinical trials fails to recruit enough patients. Enrolling patients depends on finding suitable trials for them. Lack of trial availability is the most common barrier to trial recruitment especially in non-academic hospitals since they tend to hold fewer within-center trials compared to larger centers. Most must rely on finding trials via databases such as ClinicalTrials.gov, yet there is a lack of literature that critically examines these databases for their searching capabilities emphasizing the need for critical analysis of the current search engines for delivery of a suitable list of clinical trials for patients. Methods: From June to September 2022, three individuals were trained and hired to conduct searches for 18 cancer patients across five search engines through the Clinical Trials Navigator program. Upon receiving referrals, they each searched online repositories to find eligible trials for the patient. Each navigator conducted an initial search for each patient on ClinicalTrials.gov. In addition, each searched alternative websites: Navigator 1 searched CanadianCancerTrials, Navigator 2 searched ClinicalTrialsOntario, and Navigator 3 searched Canadian Cancer Clinical Trials Network and OncoQuebec. For every search, each tracked search key words, total trials shown, total eligible trials found, and the number of eligible trials found on alternate websites that were not present in the initial ClinicalTrials.gov search. A qualitative analysis was done in tandem to identify shortcomings in the search engines. All searches were amalgamated by the lead navigator. Results: Our findings reveal pitfalls in the clinical trial search system, such as dysfunctional search filters, inconsistent results across the different websites, outdated trial information, and most importantly, lack of reproducibility as well as a lack of thoroughness of search results. On ClinicalTrials.gov, out of 54 search results, only 6 were reproducible between navigators. The only searches that were consistent between the navigators revealed zero trials for the patient. Not only was there variability in the total number of studies shown per same patient search by different navigators despite using similar or identical search terms, but there was also variability in the total number of eligible studies for the patient. Conclusions: The functionality of clinical trials search engines compromises equitable access to clinical trials, and impair clinical trials accrual. The highlighted challenges of the current clinical trials search engines available to patients and health care professions indicate an inefficient process that may be compromising clinical trial recruitment and thus potential patient outcomes.
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 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 | 0,392 | 0,778 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,077 | 0,065 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».