When Are "Positive" Clinical Trials in Oncology Truly Positive?
Notice bibliographique
Résumé
The approval of a new drug for cancer treatment by the regulatory authorities, such as the United States Food and Drug Administration or European Medicines Agency, is usually based on the positive results of one or more randomized phase III clinical trials comparing the investigational treatment with the standard treatment. A clinical trial is presented as positive if the new drug tested on an experimental group shows a statistically significant difference with the control group (P < .05) in the primary endpoint, which is usually a time-to-event endpoint (overall survival or progression-free survival). Such apparently positive clinical trials disregard whether the final value of the difference in the primary endpoints between the experimental and control groups (δ) meets the criterion that was predefined in the protocol. Currently, the trend is to design large trials that may detect statistically significant, but often trivial, differences in survival endpoints. However, recent appeals have been made in the oncology literature for the design of smaller clinical trials to detect or exclude only larger, clinically important, values of δ. Here, we have evaluated 18 randomized phase III clinical trials that were used for the approval of molecular-targeted anticancer drugs by the United States Food and Drug Administration. Results showed that in some of the articles the magnitude of the reported values of δ were lower than the values predefined in the protocol. We suggest that trials should not be declared positive based only on a statistically significant P value, but should also require detection of a difference in survival outcome that equals or exceeds a clinically important value that is specified in the protocol.
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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 | 0,727 | 0,853 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,028 |
| Communication savante | 0,030 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».