Qualitative study of oncologists’ perceptions on the US Food and Drug Administration approval status and clinical practice guidelines and their impact on local practice patterns in India
Notice bibliographique
Résumé
Objective: How the US Food and Drug Administration (FDA) approval status and international cancer care guidelines influence the practice of oncology in low-and-middle-income countries like India has not been studied so far. We aimed to study how oncologists in India perceive drug approval status and guideline recommendations for their own clinical practice. Methods and analysis: The study followed qualitative research design, incorporating semistructured interviews. The participants were qualified medical oncologists in India representing a wide range of geographical regions, including East, West, North and Southern India. Data were collected using a semistructured interview schedule. In-depth qualitative interviews were undertaken, and all interviews were transcribed verbatim. Data analysis followed the principles of thematic analysis to generate themes. Results: Of the 25 medical oncologists interviewed for this study, 15 (60%) showed awareness of the limitations of the US FDA approval, including those of accelerated approval and approvals based on phase 2 trials. They also expressed disappointment about the lack of availability and affordability of cancer drugs and wished for more representation of Indian patients in the pivotal trials leading to the US FDA approval. NCCN guidelines were the most used guidelines and participants showed strong support for local institutional guidelines. However, participants felt that resource-stratified guidelines from different societies were not very helpful. Conclusions: Oncologists in India demonstrated awareness of the limitations of the US FDA drug approvals and found resource-stratified guidelines to be unhelpful. They preferred the main guidelines and institutional protocols over resource-stratified guidelines.
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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 | 0,010 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».