Understanding the Role of Patient-Reported Outcomes for Decision-Making in Early-Phase Dose-Finding Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
In early-phase dose-finding clinical trials, integrating patient-reported outcomes (PROs) is essential for enhancing patient-centered decision-making. This short communication advocates for several key practices to achieve such integration. Firstly, foster patient-centered communication that ensures patient understanding of the potential benefits of early-phase trials, thereby mitigating therapeutic misconceptions. Secondly, (a) facilitate partnerships to understand and address the underlying reasons for discrepancies between clinician and patient reports of adverse events and (b) facilitate partnerships among clinical trialists, statisticians, clinicians, patients, and advocates to gain diverse perspectives of adverse events and in so doing ensure that patients comprehend how their data will be used. Thirdly, optimize trial design and data collection by (a) determining optimal and feasible frequencies for PRO collection to minimize patient burden while maintaining data integrity and (b) effectively incorporating concordant PROs to guide dose recommendation decisions and adapt trial designs and statistical methods accordingly. Future research will involve investigating the application of these practices in patients within the Virginia Commonwealth University (VCU) Massey Comprehensive Cancer Center Catchment Area. By integrating these recommendations, early-phase dose-finding clinical trials have the potential to achieve more informed and patient-centered objectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,649 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».