DISP-10. The global landscape of glioblastoma clinical trials: A missing map for low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Glioblastoma is the most common primary CNS malignancy in adults with a median life expectancy of 11-12 months. Limited progress in treatment options and a poor prognosis have made glioblastoma a major focus in clinical trials. This study analyses the current clinical trial landscape and evaluates access to investigational treatments in low- and middle-income countries (LMICs). METHODS A comprehensive analysis was conducted using the ClinicalTrials.gov database, including all interventional trials on glioblastoma alone or with other solid tumors initiated since January 1, 2015. Trial phase, status, allocation, and site locations were extracted and analyzed using descriptive statistics. RESULTS As of the data cut-off on May 1, 2025, a total of 884 interventional clinical trials were identified. Among these, 55 trials were categorized as preclinical, 625 were early-phase studies, and only 54 were Phase 3 or 4 trials. At the time of analysis, 54.6% of the trials were stated as active, while 34.05% had either been completed or terminated. The primary objective in 88.24% of the studies was treatment, with the remainder focused on other interventions. Importantly, only 195 trials employed randomization. An analysis of trial site distribution revealed that only 192 clinical trials had sites located outside the U.S., Canada, Europe, and Australia and just 132 trials involved sites in LMICs. Among these, 113 trials were developed and conducted locally within a single LMIC, while only 19 were multicenter studies led by high-income countries. Importantly, when upper-middle-income countries were excluded, only 7 trials included sites in low- and lower-middle-income countries. CONCLUSIONS Despite the large number of clinical trials conducted globally, LMICs remain significantly underrepresented. This highlights a major global health issue, as patients diagnosed with glioblastoma in LMICs are often deprived from the access to investigational therapies. Urgent actions are required to expand clinical trial access in LMICs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,091 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».