Statistical Considerations in Clinical Trial Design of Immunotherapeutic Cancer Agents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The classical model for identification and clinical development of anticancer agents was based on small molecules, which were often quite toxic. Early studies in small groups of patients would seek to identify a maximum tolerated dose and major dose-limiting toxicities. Tumor response (shrinkage) would be assessed after a minimum number of doses in phase II testing. The decision to take the drug into the randomized phase III clinical setting was usually based on the proportion and duration of objective tumor responses, along with overall survival compared with historical controls. Immune-oncologics that are designed to fight cancer by direct CD8(+) T-cell priming and activation or by blocking a negative regulatory molecule have a number of sharp distinctions from cytotoxic drugs. These include cytoreductive effects that may be very different in timing of onset from traditional chemotherapy and the potential for inducing long-term durable remissions even in heavily pretreated patients with metastatic disease. In this paper we review the different classes of immune-oncologic drugs in clinical development with particular attention to the biostatistical challenges associated with evaluating efficacy in clinical trials. Confronting these issues upfront is particularly important given the rapidly expanding number of clinical trials with both monotherapy and combination trials in immunooncology.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle