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Leveraging external data in the design and analysis of clinical trials in neuro-oncology

医学 临床试验 杠杆(统计) 数据共享 数据质量 医学物理学 内科学 数据科学 替代医学 计算机科学 人工智能 工程类 运营管理 病理 公制(单位)
作者
Rifaquat Rahman,Steffen Ventz,Jon McDunn,Bill Louv,Irmarie Reyes-Rivera,Mei‐Yin C. Polley,Fahar Merchant,Lauren E. Abrey,Joshua E. Allen,Laura K. Aguilar,Estuardo Aguilar-Córdova,David Arons,Kirk Tanner,Stephen Bagley,Mustafa Khasraw,Timothy F. Cloughesy,Patrick Y. Wen,Brian M. Alexander,Lorenzo Trippa
出处
期刊:Lancet Oncology [Elsevier BV]
卷期号:22 (10): e456-e465 被引量:56
标识
DOI:10.1016/s1470-2045(21)00488-5
摘要

Integration of external control data, with patient-level information, in clinical trials has the potential to accelerate the development of new treatments in neuro-oncology by contextualising single-arm studies and improving decision making (eg, early stopping decisions). Based on a series of presentations at the 2020 Clinical Trials Think Tank hosted by the Society of Neuro-Oncology, we provide an overview on the use of external control data representative of the standard of care in the design and analysis of clinical trials. High-quality patient-level records, rigorous methods, and validation analyses are necessary to effectively leverage external data. We review study designs, statistical methods, risks, and potential distortions in using external data from completed trials and real-world data, as well as data sources, data sharing models, ongoing work, and applications in glioblastoma.
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