Clinical trial end points for high-grade glioma: the evolving landscape
Notice bibliographique
Résumé
To review the strengths and weaknesses of primary and auxiliary end points for clinical trials among patients with high-grade glioma (HGG). Recent advances in outcome for patients with newly diagnosed and recurrent HGG, coupled with the development of multiple promising therapeutics with myriad antitumor actions, have led to significant growth in the number of clinical trials for patients with HGG. Appropriate clinical trial design and the incorporation of optimal end points are imperative to efficiently and effectively evaluate such agents and continue to advance outcome. Growing recognition of limitations weakening the reliability of traditional clinical trial primary end points has generated increasing uncertainty of how best to evaluate promising therapeutics for patients with HGG. The phenomena of pseudoprogression and pseudoresponse have made imaging-based end points, including overall radiographic response and progression-free survival, problematic. Although overall survival is considered the "gold-standard" end point, recently identified active salvage therapies such as bevacizumab may diminish the association between presalvage therapy and overall survival. Finally, advances in imaging as well as the assessment of patient function and well being have strengthened interest in auxiliary end points assessing these aspects of patient care and outcome. Better appreciation of the strengths and limitations of primary end points will lead to more effective clinical trial strategies. Technical advances in imaging as well as improved survival for patients with HGG support the further development of auxiliary end points evaluating novel imaging approaches as well as measures of patient function and well being.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».