Preview

Real-World Data & Evidence

Advanced search

Европейское общество медицинской онкологии публикует ESMO-GROW, первое руководство по представлению данных реальной клинической практики в онкологии

В публикации рассматриваются нюансы современных исследований RWE в области онкологии и представлен полный список подробных ключевых рекомендаций, которые также были записаны в интерактивный информативный контрольный список для оценки, для полноценной разработки статей в различных сценариях исследований RWE.

Руководство ESMO по отчетности о реальных данных об онкологических заболеваниях (ESMO-GROW) было разработано междисциплинарной группой экспертов ESMO в сотрудничестве с внешними заинтересованными сторонами и опубликовано в двух ведущих журналах: ESMO Real World Data и Digital Oncology и Annals of Oncology .

В публикации представлен подробный список рекомендаций по каждому разделу разработки статьи, дающий четкое руководство с целью облегчения согласованной интерпретации авторами, редакторами, рецензентами и читателями. 

ESMO-GROW можно использовать для всех типов исследований RWE:

  • описательные (например, эпидемиологические, исследования общественного здравоохранения, схемы лечения);
    аналитические (например, объяснительные, прогностические и/или прогнозирующие) исследования. 
  • Он также охватывает ключевые аспекты новых проектов, таких как имитация целевых испытаний или квазиэкспериментальные онкологические исследования, а также рекомендации по клиническим испытаниям с использованием реальных данных (RWD), например, прагматичные клинические испытания или испытания с синтетической контрольной группой.

В руководстве рассматриваются некоторые особенности современных исследований RWE в области онкологии, включая:

  • быструю разработку новых стратегий лечения подгрупп пациентов;
  • последние тенденции в молекулярно-эпидемиологическом анализе;
  • соображения относительно специфичных для онкологии переменных или результатов;
  • широком использовании искусственного интеллекта, машинного обучения.
  • Высококачественный RWD позволит лучше понять все более мелкие подгруппы, которые мы определяем, для которых рандомизированное клиническое исследование невозможно. 

Все это не только облегчит принятие решений органами здравоохранения, но и принесет пользу научным исследованиям. 

В конечном итоге клинические рекомендации могут быть дополнены высококачественными рекомендациями по RWD, которые могут принести пользу пациентам, облегчая предоставление индивидуальных рекомендаций по лечению.

Источник: https://www.evidencebaseonline.com/esmo-grow-the-first-oncology-specific-guidance-for-real-world-evidence-reporting/