Randomised controlled trials evaluating anticancer therapies in haematological cancers: an overview of global research activity
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,670 | 0,478 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».