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Enregistrement W4403512422 · doi:10.1093/neuonc/noae144.473

P27.11.A GLOBAL EXPANSION OF GBM AGILE: A PHASE 2/3 ADAPTIVE PLATFORM TRIAL TO EVALUATE MULTIPLE REGIMENS IN NEWLY DIAGNOSED AND RECURRENT GLIOBLASTOMA

2024· article· en· W4403512422 sur OpenAlexaffabout
Michael Weller, Donald A. Berry, N Blondin, B Boulmay, Meredith Buxton, Olivier Chinot, Howard Colman, M de la Fuente, John de Groot, Jan Drappatz, François Ducray, Benjamin M. Ellingson, Norbert Galldiks, Gary Gordon, Peter Hau, Andreas F. Hottinger, V Hyddmark, Mustafa Khasraw, L Kim, Andrew B. Lassman, E Lee, Michael Lim, Ingo K. Mellinghoff, Tom Mikkelson, P Leia Nghiemphu, Jennifer C. Perry, Michael Ronellenfitsch, Erik P. Sulman, Ghazaleh Tabatabai, Kirk Tanner, Mehdi Touat, Patrick Y. Wen, Antje Wick, W.K. Alfred Yung, Timothy F. Cloughesy

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaAgile software developmentMedicinePhase (matter)OncologyInternal medicineComputer scienceCancer researchSoftware engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND GBM AGILE (Glioblastoma Adaptive, Global, Innovative Learning Environment) is a biomarker based, multi-arm, international, seamless Phase 2/3 platform trial designed to continuously add new arms and to rapidly identify experimental therapies that improve overall survival and confirm efficacious experimental therapies and associated biomarker signatures to support new drug approvals and registration. It is estimated that about 25% of glioblastoma patients that enroll in clinical trials in the US participate in GBM AGILE. Given the evergreen nature of GBM AGILE, with arms entering and exiting over time, combined with the high enrollment rate, there is commitment to providing regular updates on the advancement of the trial’s progress to the broader glioblastoma community. MATERIAL AND METHODS GBM AGILE (Trial sponsor: Global Coalition for Adaptive Research, GCAReseach.org) is a collaboration between academic investigators, patient organizations, and industry to support new drug applications for newly diagnosed (ND) and recurrent glioblastoma. The primary objective of GBM AGILE is to identify therapies that improve the overall survival in patients with ND or recurrent glioblastoma. Bayesian response adaptive randomization is used within subtypes of the disease to assign participants to investigational arms based on their performance. GBM AGILE operates under a Master Protocol, which allows multiple drugs from different companies to be evaluated simultaneously and/or over time against a common control. New investigational arms are added as potential promising new drugs are identified, while therapies are removed as they complete their evaluation. Six investigational arms have been included to date since 2019, with arm 6 entering in 2023. Evaluation of the first three arms in the trial has been completed. During 2023, GBM AGILE continued its global expansion and opened in Australia and Germany. As of April 2024, there are 41 active sites in the US, 4 active sites in Canada, 3 active sites in France, 5 active sites in Germany, 2 active sites in Switzerland, and 4 active sites in Australia, with additional sites in start-up. Along with a global reach, adaptive trial design, shared control arm and operational processes to serve the goal of optimizing patient care, GBM AGILE also incorporates design and operational elements to enhance efficiencies, cost-savings, and allow for arm-specific customizations. Regional arm activation is one such customization. Although the goal is for all agents in the trial to be available in all regions, arms may activate only in certain regions based on their clinical development plan. Through the use of improved and flexible processes, GBM AGILE continues to serve as a global trial that supports the efficient and rapid incorporation and evaluation of new experimental therapies for patients with GBM. Clinical trial information: NCT03970447.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,192 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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