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Enregistrement W4400618820 · doi:10.1016/j.vaccine.2024.07.001

Meeting report: Considerations for trial design and endpoints in licensing therapeutic HPV16/18 vaccines to prevent cervical cancer

2024· article· en· W4400618820 sur OpenAlexaff
Peter Dull, Sharon L. Achilles, Rafi Ahmed, Ruanne V. Barnabas, Nicole G. Campos, Keith Chirgwin, Jamie A. Cohen, Sílvia de Sanjosé, John Doorbar, Mark H. Einstein, Claudia Emerson, Sami L. Gottlieb, Allan Hildesheim, You‐Lin Qiao, Paul Ruff, Joshua N. Sampson, Peter Sasieni, Mark Schiffman, Haina Shin, Margaret Stanley, Cornelia L. Trimble, Nicholas Wentzensen, Angelika B. Riemer, John T. Schiller, Aimée R Kreimer

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésLicensureMedicineCervical cancerHPV vaccinesClinical trialVaccinationHPV infectionCancerFamily medicineIntensive care medicineImmunologyOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Effective HPV therapeutic vaccines could reduce HPV-related cancer and associated deaths. • An expert convening was held in September 2023 to provide guidance on vaccine trial design. • Study design for vaccines targeting cervical precancers has regulatory precedent. • Licensure pathways for treating existing HPV infection is less clear. • Early engagement with regulators with supportive data is strongly encouraged. Cervical cancer is a major cause of morbidity and mortality globally with a disproportionate impact on women in low- and middle-income countries. In 2021, the World Health Organization (WHO) called for increased vaccination, screening, and treatment to eliminate cervical cancer. However, even with widespread rollout of human papillomavirus (HPV) prophylactic vaccines, millions of women who previously acquired HPV infections will remain at risk for progression to cancer for decades to come. The development and licensing of an affordable, accessible therapeutic HPV vaccine, designed to clear or control carcinogenic HPV and/or to induce regression precancer could significantly contribute to the elimination efforts, particularly benefiting those who missed out on the prophylactic vaccine. One barrier to development of such vaccines is clarity around the regulatory pathway for licensure. In Washington, D.C. on September 12–13, 2023, a meeting was convened to provide input and guidance on trial design with associated ethical and regulatory considerations. This report summarizes the discussion and conclusions from the meeting. Expert presentation topics included the current state of research, potential regulatory challenges, WHO preferred product characteristics, modeling results of impact of vaccine implementation, epidemiology and natural history of HPV infection, immune responses related to viral clearance and/or precancer regression including potential biomarkers, and ethical considerations. Panel discussions were held to explore specific trial design recommendations to support the licensure process for two vaccine indications: (1) treatment of prevalent HPV infection or (2) treatment of cervical precancers. Discussion covered inclusion/exclusion criteria, study endpoints, sample size and power, safety, study length, and additional data needed, which are reported here. Further research of HPV natural history is needed to address identified gaps in regulatory guidance, especially for therapeutic vaccines intended to treat existing HPV infections.

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)0,458
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,531
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4580,531
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0200,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,017

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,300 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreAutre

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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