Everolimus and sunitinib for advanced pancreatic neuroendocrine tumors: a matching-adjusted indirect comparison
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Everolimus and sunitinib have been approved for the treatment advanced pancreatic neuroendocrine tumors, but have not been compared to each other in a randomized trial and have not demonstrated prolonged overall survival compared to placebo. This study aimed to indirectly compare overall and progression-free among everolimus, sunitinib and placebo across separate randomized trials. METHODS: A matching adjusted indirect comparison was conducted in which individual patient data from the pivotal trial of everolimus (n = 410) were adjusted to match the inclusion criteria and average baseline characteristics reported for the pivotal trial of sunitinib (n = 171). Prior to matching, trial populations differed in baseline performance status and prior treatments. After matching, these and all other available baseline characteristics were balanced between trials. RESULTS: Compared to the placebo arm in the sunitinib trial, everolimus was associated with significantly prolonged overall survival (HR = 0.61, 95% CI = 0.38-0.98, p = 0.042).Compared to sunitinib, everolimus was associated with similar progression-free (hazard ratio for death (HR) = 0.84, 95% CI = 0.46-1.53, p = 0.578) and overall survival (HR = 0.81, 95% CI = 0.49-1.31, p = 0.383). CONCLUSION: After adjusting for observed cross-trial differences, everolimus treatment was associated with longer overall survival than the placebo arm in the sunitinib trial for advanced pancreatic neuroendocrine tumors.
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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 | 0,016 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».