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Enregistrement W4399123749 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.580

A retrospective look: Industry partnership and transparency in phase III randomized clinical trials of breast cancer targeted therapies across two decades.

2024· article· en· W4399123749 sur OpenAlexaboutno aff
Qiao Ruan, Amandeep Kaur Mann-Grewal, Caitlin Ruth Johnson, Caroline Behler, Daniel S. Kapp, John K. Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerOncologyClinical trialTransparency (behavior)Internal medicineGeneral partnershipCancerIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

580 Background: To unveil industry involvement with respect to sponsorship, authorship, and demographic shifts in the trends of randomized clinical trials for breast cancer targeted therapies over the past two decades. Methods: All randomized phase III clinical trials focusing on targeted therapies for breast cancer were systematically identified from clinicaltrials.gov and reviewed using peer-reviewed publications. Trials that focused solely on chemotherapy and hormonal therapy were excluded. SAS Enterprise Guide v7.1 was used to analyze trial characteristics, authorship, and demographic details with Chi-square and Fisher’s exact tests. Results: From 2005-2023, 998 breast cancer treatment clinical trials were identified; 110 trials were included in the final analysis. Overall, 8.2% were limited to the U.S. and Canada while 67.3% were carried out internationally. 34.5% were led by cooperative (Co-op) groups vs 65.5% by pharmaceutical industries. 19.1% of trials were published in the New England Journal of Medicine (NEJM); all NEJM published trials reported positive results and 76.2% of were industry led. In contrast, of the 4.5% of trials featured in The Lancet, only 60% showed positive findings and 60% had major industry sponsorship. The most common industry partnerships were with Roche (27.3%), Novartis (12.7%), and Pfizer (7.3%) while the most common leading Co-op group was the National Cancer Institute (7.3%). To evaluate trends, trials were split into 3 time periods based on publication dates: 2005-2011, 2012-2017, and 2018-2023. The number of trial publications increased from 13 to 43 to 54. Of the 70% of trials that reported race/ethnicity data, the proportion of White patients decreased (84.5%, 78.8%, 79.3%; p<0.001) and the proportion of Asian patients increased (8.9%, 18.4%, 16.7%; p<0.001). However, enrollment of Black (6.6%, 2.8%, 4.0%; p<0.001) and Hispanic (7.0%, 2.8%, 5.0%; p<0.001) patients remained low. There were no statistically significant changes in international participation (46.2%, 69.8%, 70.4%; p=0.22), the proportion of exclusively industry-led (46.2%, 74.4%, 63.0%; p=0.15) or Co-op group-designed trials (61.5%, 35.7%, 26.4%; p=0.10). Industry-involved data collection increased from 23.1% to 64.2% to 73.6% (p=0.01) while industry sponsored data analysis (38.5%, 61.9%, 66.0%; p=0.49) and manuscript drafting (38.5%, 66.7%, 71.7%; p=0.09) did not significantly change. Conclusions: Over time, there was a notable rise in the number of phase III clinical trials for breast cancer targeted therapies. More than 70% of these trials now engage in international collaboration. Despite this progress, there remains an underrepresentation of Black and Hispanic participants in trial enrollment. Today, nearly 70% of trials have major industry sponsorship in study design, data analysis, and manuscript preparation.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,386 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2024
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