Sumário

Ensaios clínicos controlados são amplamente considerado como o veículo para a descoberta de tratamento em câncer que leva a melhorias significativas nos resultados de saúde, incluindo um aumento na expectativa de vida. Temos demonstrado anteriormente que o padrão de descoberta terapêutica em ensaios clínicos randomizados (ECR) pode ser descrita por uma distribuição de lei de potência. No entanto, o mecanismo de gerar este padrão é desconhecida. Aqui, propomos uma explicação em termos das relações sociais entre pesquisadores em ensaios clínicos randomizados. Nós usamos análise de redes sociais para estudar o impacto das interações entre ECR sobre o sucesso do tratamento. O nosso conjunto de dados consiste de 280 ensaios clínicos randomizados de fase III realizados pela NCI, de 1955 a 2006. As redes RCT são formados através de interações Teste i formada) de forma aleatória, ii) com base nas características comuns, ou iii) com base no sucesso do tratamento. Analisamos o sucesso do tratamento em termos de taxa de risco de sobrevivência como uma função das estruturas da rede. Nossos resultados mostram que o processo de descoberta exibe lei de potência se há interações preferenciais entre ensaios que podem decorrem da tendência dos pesquisadores para interagir seletivamente com os pares estabelecido e bem sucedido. Além disso, as redes RCT são “pequenos mundos”: ensaios estão ligados através de um pequeno número de laços, ainda há muito o agrupamento entre os grupos de ensaios. Nós também achamos que o sucesso do tratamento (aumento da sobrevida) é proporcional às medidas de centralidade rede de proximidade e intermediação. existe correlação negativa entre a sobrevivência e até que ponto os ensaios operar dentro de um escopo limitado de informações. Finalmente, os ensaios testando tratamentos curativos em tumores sólidos apresentou a maior centralidade e o grupo mais influente foi o ECOG. Conclui-se que as chances de descobrir tratamentos que salvam vidas estão diretamente relacionados com a riqueza das interações sociais entre pesquisadores inerentes a um modelo de interação preferencial

Citation:. Tsalatsanis A, Barnes L, Hozo I, J Skvoretz, Djulbegovic B (2011) a Análise de Redes Sociais do Tratamento Descobrimentos em Câncer. PLoS ONE 6 (3): e18060. doi: 10.1371 /journal.pone.0018060

editor: Yamir Moreno, da Universidade de Zaragoza, Espanha