The Outcome and Impact of Academic Cancer Clinical Trials with Participation from Canadian Sites (2015–2024)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Academically sponsored cancer clinical trials (ACCTs) are essential for advancing patient-centered care, particularly in areas underserved by commercial research. The Canadian Cancer Clinical Trials Network (3CTN) was established to support high-quality multi-center ACCTs through coordinated infrastructure and funding. Over ten years, funders provided an average of CAD 4.3 million annually (~CAD 0.11 per capita), primarily from federal and provincial sources. This study evaluates the outcomes and impact of trials supported by 3CTN between 2015 and 2024. METHODS: We conducted a descriptive analysis of 350 ACCTs that stopped recruiting and had primary completion dates within the study period. Trial characteristics, results, publication rates, and incorporation into clinical guidelines were assessed using registry data, peer-reviewed publications, and structured searches of oncology guidelines. RESULTS: Among these 350 closed 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 how sustained infrastructure and modest public investment can deliver meaningful improvements in cancer care and inform evidence-based policy.
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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 | 0,184 | 0,478 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; 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 ».