Intermediate clinical endpoints: A bridge between progression‐free survival and overall survival in ovarian cancer trials
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer patients are usually diagnosed at an advanced stage, experience recurrence after platinum-based chemotherapy, and eventually develop resistance to chemotherapy. Overall survival (OS), which has improved in recent years as more active treatments have been incorporated into patient care, is regarded as the most clinically relevant endpoint in ovarian cancer trials. However, although there remains a significant need for new treatments that prolong OS further without compromising quality of life, it has become increasingly difficult to detect an OS benefit for investigational treatments because of the use of multiple lines of chemotherapy to treat ovarian cancer. Progression-free survival (PFS), which measures the time to disease progression or death, is unaffected by postprogression therapies but does not evaluate the long-term impact of investigational treatments on tumor biology and responses to future therapies. Recent clinical trials of targeted agents in relapsed ovarian cancer have shown improvements in PFS but not OS, and this is possibly reflective of the long postprogression survival (PPS) period associated with this disease. Intermediate endpoints such as the time to second disease progression or death and the time to second subsequent therapy or death may provide supportive evidence for clinically meaningful PFS improvements and may be used to determine whether these improvements persist beyond the first disease progression and throughout subsequent lines of therapy. For clinical trials that have settings with a long PPS duration and/or involve multiple rounds of postprogression therapy, a primary endpoint of PFS supported by intermediate clinical endpoints and OS may provide a more comprehensive approach for evaluating efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,101 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».