Characteristics and impact of real-world evidence studies in oncology: comprehensive mapping review of publications evaluating targeted therapies in solid tumours
Notice bibliographique
Résumé
Background: A mapping review of real-world evidence (RWE) publications on targeted therapy (TT) for solid tumours was carried out to describe their characteristics, strengths, and limitations. Methods: RWE publications were identified that: (i) focused on TTs in patients with solid tumours; (ii) included study objectives of effectiveness, predictive or prognostic factors, safety or quality of life; (iii) were published between 1 January 2020 and 22 December 2022. Associations between study variables and journal impact factor (IF) were explored through regression and cluster network analyses. Results: Of 7775 publications identified, 1251 were eligible for analysis. The number of publications per year increased over time. Most studies were conducted in Asia (50%), Europe (25%), and North America (17%), with only 8% in more than one country. Data sources were mostly health records (55%) and registries (11%). Most studies were retrospective (85%) and only 16% were population based. Gastrointestinal tumours were the most frequently studied (30%), followed by lung (22%) and breast (21%). The median journal IF was 4.4. Involvement of >10 centres and studies originating from Europe were significantly associated with a higher IF (≥7) in multivariable analysis. Network analysis demonstrated strong associations between countries and the number of publications in specific tumour types. Conclusions: The number of RWE publications on TT for solid tumours is increasing, but studies are heterogeneous, mostly retrospective, and published in low IF journals. International collaboration and promotion of standardised data sources is imperative to enhance the relevance of RWE research to complement clinical guidelines and impact clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,064 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».