Mean overall survival gain with aflibercept plus FOLFIRI vs placebo plus FOLFIRI in patients with previously treated metastatic colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mean survival in cancer trials can be estimated with statistical techniques to extrapolate study survival curves. This methodology was applied to data from the VELOUR trial, where use of the novel biologic aflibercept (ziv-aflibercept in the United States) in combination with fluorouracil+leucovorin+irinotecan (FOLFIRI), had significantly increased median overall survival (OS) by 1.44 months, vs placebo plus FOLFIRI in patients with metastatic colorectal cancer (mCRC) resistant to, or that had progressed following, an oxaliplatin-containing regimen. METHODS: Parametric survival analyses were used to identify distributions with the best fit to the empirical VELOUR data. Mean OS for the two treatment groups (and pre-defined subgroups) was calculated from the fitted curves over a 15-year survival period. RESULTS: Overall, the log-logistic distribution was the best-fitting for both treatment arms and, with it, the estimated difference in mean OS over 15 years between aflibercept+FOLFIRI and placebo+FOLFIRI was 4.7 months. In addition, the survival advantage with aflibercept was at least 3 months for the ITT population, whichever distribution was used to extrapolate survival. CONCLUSION: Extrapolation of survival curves suggests the mean OS difference for aflibercept in the VELOUR trial is at least 3 months in the ITT population and selected subgroups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».