Racial and ethnic disparities in US neuroendocrine tumor clinical trial enrollment over the past quarter century
Notice bibliographique
Résumé
e16353 Background: Neuroendocrine tumors (NETs) are a heterogeneous group of neoplasms originating from neuroendocrine cells, with considerable variation in behavior and clinical presentation. The rising incidence of NETs has driven advancements in drug development; however, it remains unclear whether all demographic groups have equal access to novel therapeutic trials. Previous oncologic epidemiological studies have identified race-specific disparities in overall and disease-specific survival. This study aimed to assess whether similar racial and ethnic disparities exist in the enrollment of patients in NET clinical trials. Methods: We collected data from all completed NET clinical trials involving adult patients conducted in the United States over the past 25 years (1/1/2000 to 1/1/2025) as reported on clinicaltrials.gov. Therapeutic interventional trials were included while observational, non-interventional or non-therapeutic trials were excluded. Key study variables included race, ethnicity, sex, tumor type, and year of study. To assess enrollment patterns, we calculated the enrollment ratio for each racial and ethnic group, defined as the percentage of enrollees from each group divided by their proportion among the overall NET patient population. Results: We analyzed 64 NET trials, comprising 5,020 participants total. The gender distribution was similar, with 2,455 women and 2,565 men. Racial demographic data were reported in 60.9% (39/64) of the trials, while ethnicity data were provided in 42.2% (27/64). The reporting of race increased markedly, rising from 16.7% during 2008–2011 to 78.3% in 2020–2024. The comparison of enrollment ratios revealed that Black participants were significantly underrepresented compared to White participants (0.292, p < 0.001 ), and Hispanic participants were significantly underrepresented compared to Non-Hispanic participants (0.536, p < 0.001 ). Conclusions: Black and Hispanic Americans are significantly underrepresented in NET clinical trials. Clinical trials are critical for developing effective treatments and understanding how interventions perform across populations. The lack of representation hinders our ability to evaluate how NET therapies affect different racial and ethnic groups, potentially worsening existing health disparities. Enhancing the inclusion of underrepresented minorities in NET clinical trials is vital to promoting equitable care and improving health outcomes for all patients. Demographic representation and enrollment ratios in NETs clinical trials. Black White Hispanic Non-Hispanic NETs Patient Demographics 16.1% 74.0% 10.4% 89.6% NETs Clinical Trial Enrollee Demographics 5.33% 83.5% 5.69% 91.3% Enrollment Ratio 0.331 1.13 0.546 1.02 Relative Enrollment Compared with White 0.292 (p<0.001) 1.00 - - Relative Enrollment Compared with Non-Hispanic - - 0.536 (p<0.001) 1.00
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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 | 0,019 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».