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Enregistrement W4379880006 · doi:10.3332/ecancer.2023.1558

Randomised controlled trials evaluating anticancer therapies in haematological cancers: an overview of global research activity

2023· article· en· W4379880006 sur OpenAlexaff
Manju Sengar, Wilma M. Hopman, Ghulam Rehman Mohyuddin, Aaron M. Goodman, Bishal Gyawali, Deborah Mukherji, Nazik Hammad, C.S. Pramesh, Ajay Aggarwal, Richard Sullivan, Christopher M. Booth

Notice bibliographique

Revueecancermedicalscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineInternal medicineCancerRandomized controlled trialClinical trialMultiple myelomaClinical endpointOncologyHematology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Design, results, and interpretation of oncology randomised controlled trials (RCTs) have changed substantially over the past decade. In this study, we describe all RCTs evaluating anticancer therapies in haematological cancers published globally during 2014-2017 with comparisons with solid tumours RCTs. Methods: A PubMed literature search identified all phase 3 RCTs of anticancer therapy for haematological cancers and solid tumours published globally during 2014-2017. Descriptive statistics, chi-square tests and the Kruskal-Wallis test were used to compare RCT design results, and output between haematological cancers and solid tumours as well as for different haematological cancer subtypes. Results: < 0.001). Seventy-eight percent of haematologic trials were funded by industry as compared to 70% of solid tumour trials. Only 4% (5/124) of haematologicalcancer trials were led by investigators in upper-middle and lower-middle-income countries as compared to the 9% of solid tumour trials. Conclusion: The fact that only 12% of haematological cancer RCTs are designed to show improvements in OS is of grave concern for the field and the care of future patients. This is further compounded by the highly prevalent use of alternative primary endpoints that are rarely valid surrogates for OS in haematological cancers.

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)0,670
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,478
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6700,478
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,002
Bibliométrie0,0010,012
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,955
Tête enseignante GPT0,725
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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