Clinical Trial Availability: An Analysis of Limited Clinical Trial Options for Cancer Patients in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical research has developed successful treatments for patients, creating a critical source of hope for those who have exhausted standard of care treatment, allowing access to innovative therapies which may positively impact quality of life or survival outcomes. Despite this, less than 5% of patients are enrolled in a clinical trial.PROBLEMA barrier to patient enrolment in clinical trials is the strict eligibility criteria for participation. When searching for a clinical trial, the number of results returned to the patient is often an inaccurate representation of the number of trials that they are eligible for, revealing a key misconception that there are plenty of clinical trials available for patients.METHODSThis study uses Clinical Trials Navigators (CTNs) to conduct searches for patients across multiple clinical trial search engines. During their search, CTNs recorded the number of trials returned by each search and assessed the eligibility criteria of each result to determine the number of trials that the patient is truly eligible for. Physicians then determined which trials are appropriate given the patient's health history.RESULTSOur findings reveal out of 241 patients, there were only 1-3 trials identified as non-phase 1; or non-phase 1/2 with the median being 1 eligible trial per patient. There is limited data on how many trials these patients successfully enrolled in after physician review, but it is anticipated to be a low percentage.CONCLUSIONOverall, this study emphasizes the limited availability of clinical trials for patients, contributing to low enrolment statistics in Ontario.
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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 | 0,019 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».