Partnering with patients to deliver window-of-opportunity clinical trials in immuno-oncology.
Notice bibliographique
Résumé
e23023 Background: Oncologic drug development is costly and protracted, often exceeding $2 billion USD and spanning over a decade. Window-of-Opportunity (WOO) clinical trials offer a novel, time-efficient approach for evaluating therapeutic strategies in treatment-naïve or recurrent cancer patients. Despite their potential, WOO trials face barriers such as low patient accrual and challenges associated with engaging early-stage cancer patients. We propose a structured patient partner (PP) model to enhance the design and execution of WOO trials, aimed at addressing accrual barriers and improving trial relevance and feasibility for trial participants. Methods: The Ontario Institute for Cancer Research (OICR) WOO Network implemented a five-step framework—acknowledge, appoint, apply, assess, and adjust—to facilitate meaningful PP engagement in WOO trials. This approach involved identifying and appointing PPs to specific trials aligned with their lived experience and expertise, providing comprehensive onboarding and training, and integrating their feedback into key trial components, including protocols, informed consent documents, and recruitment strategies. Patient engagement was evaluated annually over a three-year period (2022–2025) using the validated Patient Engagement in Research Scale (PEIRS-22). Results: Over three years, ten PPs contributed to nine WOO trials with 6, 7 and 6 PIERS assessments reported in 2022-2024 respectively. Each year, the PIERS feedback was used to determine refinements to improve the PP model. The median (IQR) overall engagement score was 87.5% (79.5%-95.5%), 85.2% (80.7%-97.7%) and 93.2% (79.8%-99.7%) by year respectively. Median scores across each of the 7 domains remained relatively constant across all three years, with the largest absolute improvement occurring in the general experience domain (22.5 to 25.5) and team environment domain (6.5 to 8.0), and no domain decreasing by more than 0.5 points. Conclusions: Meaningful engagement of PPs in clinical trials requires a deliberate, structured approach that integrates them at critical stages of the trial lifecycle, combined with robust evaluation mechanisms to identify areas for improvement to drive continuous refinement. Future efforts will prioritize careful evaluation of the impact of successful PP engagement on improving trial accrual outcomes.
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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 | 0,090 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».