Landscape of paediatric oncology clinical trials in Asia
Notice bibliographique
Résumé
In this second paper of a Series on childhood cancer in Asia, we provide an overview on the Paediatric Oncology Clinical Trials in Asia. Asia with a population of 4.7 billion constitutes about 60% of the world's population. The continent accounts for about half of the global paediatric cancer burden. Many Asian countries have consequently formed national professional societies in childhood cancer. Multicentre clinical trials are pivotal in advancing survival outcomes in paediatric oncology. The continent's diverse socioeconomic conditions may account for significant disparities in the development of such trials. However some countries with good financial resources are relatively deficient in developing clinical trials. In general, the countries show three distinct levels of clinical trials development: established, emerging and nascent. This article reports the landscape of multicentre clinical trials in Asia and the hurdles that clinicians face to actively engage in quality research and clinical trials. Although a ‘one-size-fits-all' approach is not feasible, the successful development of clinical trials systems in some countries can offer valuable lessons and insights for others. This is the second in a Series of three papers on childhood cancer in Asia (Paper 3 appears in The Lancet Child and Adolescence Health).
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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 | 0,041 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».