The Outcome and Impact of Academic Cancer Clinical Trials with Participation from Canadian Sites (2015–2024)
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Academic sponsored cancer clinical trials (ACCTs) are essential for advancing patient-centered care, particularly in areas underserved by commercial re-search. In Canada, the Canadian Cancer Clinical Trials Network (3CTN) was established to support high-quality multi-centre ACCTs. This study evaluates the outcomes and im-pact of trials supported by 3CTN between 2015 and 2024. Methods: We conducted a descriptive analysis of 350 ACCTs that were closed to recruitment and had primary completion dates within the study period. Trial characteristics, results, publication rates, and in-corporation into clinical guidelines were assessed using registry data, peer-reviewed publications, and structured searches of oncology guidelines. Results: Among the 350 complete trials, 116 were Phase III studies. Of these, 36% were incorporated into clinical practice guidelines and 7% were likely to be incorporated. Overall, 81% of trials were published in journals, and 45% posted results in public registries. Trials addressed diverse cancer types, with notable contributions in rare cancers and vulnerable populations. Conclusions: 3CTN supported ACCTs had high completion and reporting rates, with substantial influence on clinical practice. These findings highlight the importance of sustained infrastructure and funding ACCTs and their role in improving cancer care. The impact achieved with relatively modest investment from public funders underscores the value of sustained investment in investigator-led research and coordinated network support.
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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 | 0,251 | 0,542 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».