Data from Development, Review, and Activation of Thoracic Oncology Investigator-Initiated Trials
Notice bibliographique
Résumé
AbstractPurpose: Investigator-initiated trials (IIT) may address important biological and clinical questions that may not be prioritized by pharmaceutical sponsors. However, little is known about the process by which IIT proposals are evaluated and activated. Experimental Design: We performed a retrospective study of IIT concepts submitted through the Academic Thoracic Oncology Medical Investigators Consortium, which comprises 13 institutions in the United States and Canada, from consortium inception in 2014 to 2024. We compared approved and disapproved concepts using χ2 tests, Fisher exact tests, and Wilcoxon rank-sum tests. Results: Among 68 presented IIT concepts, 60 (88%) received consortium approval a median of 30 days (IQR, 31–59 days) after submission. Concepts submitted by junior faculty were more likely to be approved than those from full professors (P = 0.003). Of the 60 concepts subsequently submitted to pharmaceutical sponsors, 15 (25%) were approved, 43 (72%) were disapproved, and 2 (3%) remain under review. The median time between concept submission to a sponsor and the sponsor’s decision was 61 days (IQR, 31–183 days). Concepts with shorter projected durations were more likely to be approved by the pharmaceutical sponsor (P = 0.05). For sponsor-approved IIT concepts, the median overall time from initial submission to trial activation was 18 months. Conclusions: Only a small proportion of proposed investigator-initiated cancer clinical trials are successfully activated following a prolonged development process. Given the importance of IITs in addressing real-world, practical questions and the growing professional challenges facing clinical research physician faculty, further attention to IIT development facilitators and barriers is warranted.
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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 | 0,131 | 0,471 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».