Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2019 article

Developing a model to predict accrual to cancer clinical trials: Data from an NCI designated cancer center

8Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
5Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

INTRODUCTION: As cancer center funds are allocated toward several resources, clinical trial offices and the clinical trial infrastructure is constantly scrutinized. It has been shown that 20% of clinical trials fail to achieve their accrual goal and in an institutional level several trials are open with poor accrual. We sought to identify factors that are associated with clinical trial accrual and develop a model to predict clinical trial accrual. METHODS AND MATERIAL: We identified all clinical trials from 1999 to 2015 at UT Health Cancer Center San Antonio. We included observational as well as interventional clinical trials. We collected several variables such as type of study, type of malignancy, trial phase, PI of study. RESULTS: In total we included 297 clinical trials. We identified several factors to be associated with clinical trial accrual (Sponsor type, trial phase, disease category, type of trial, disease state and whether the trial involved a new investigational agent). We developed a predictive model with an AUC of 0.65 that showed that observational, interventional, industry-sponsored trials and trials authored by the local PI were more likely to achieve their accrual goal. CONCLUSION: We were able to identify several factors that were significantly associated with clinical trial accrual. Based on these factors we developed a prediction model for clinical trial accrual. We believe that use of this model can help improve our cancer centers clinical trial portfolio and help in fund allocation.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Developing a model to predict accrual to cancer clinical trials: Data from an NCI designated cancer center
Date Crossref
01/09/2019
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Colorado Health Department of Hematology/Oncology pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University of Colorado Colorado Springs pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • The University of Texas at San Antonio Health Science Center pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Houston Methodist pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • The University of Texas Health Science Center at Houston pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Texas Health Science Center San Antonio Department of Epidemiology and Biostatistics pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Department of Medicine pays non établi dans la notice
    Institution

Department of Hematology/Oncology — University of Colorado Health, University of Colorado Colorado Springs et The University of Texas at San Antonio Health Science Center, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Ethics in Clinical ResearchPharmaceutical industry and healthcareEconomic and Financial Impacts of Cancer

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.