Reducing clinical trial eligibility barriers for patients with MDS: an icMDS position statement
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Excessively restrictive inclusion and exclusion criteria in clinical trials are one of many barriers to clinical trial enrollment for patients with myelodysplastic syndromes/neoplasms (MDSs). Many organizations are developing efforts to increase clinical trial eligibility; yet, several recent publications focused on patients with MDS suggest that many patients with this disease may be excluded from clinical trials unnecessarily. Clinical trial eligibility should reflect the phase of the study and risks of the agent being studied. Phase 3 trials should be less restrictive than early-phase trials to represent the real-world population as closely as possible. We hypothesize that many clinical trials, particularly phase 3 trials, have unnecessarily restrictive eligibility criteria. This study aims to evaluate the most common eligibility criteria according to phase of trial and to determine whether criteria correspond with drug safety signals. We identified MDS clinical trials registered on ClinicalTrials.gov from 1 January 2000 to 1 September 2023 and analyzed the eligibility criteria of 191 therapeutic MDS trials. We found that categorical inclusion and exclusion criteria are remarkably similar in representation across trial phases. Additionally, only 13% of trials are concordant with drug safety signals, suggesting that the eligibility criteria are often arbitrary. On behalf of the icMDS (International Consortium for Myelodysplastic Syndromes), an association of international MDS experts, we provide a position statement on restrictive eligibility criteria for MDS clinical trials that should be avoided with the aim of removing barriers to clinical trial enrollment.
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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 | 0,511 | 0,526 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».