Identification of potential surrogate end points in randomized clinical trials of aggressive and indolent non-Hodgkin's lymphoma: correlation of complete response, time-to-event and overall survival end points
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The correlation between efficacy end points in randomized controlled trials (RCTs) of systemic therapy for non-Hodgkin's lymphoma (NHL) was investigated to identify an appropriate surrogate end point for overall survival (OS). METHODS: RCTs of previously untreated NHL published from 1990 to 2009 were identified. Associations between absolute differences in efficacy end points were determined using nonparametric Spearman's rank correlation coefficients (r(s)). RESULTS: Thirty-eight RCTs representing 85 treatment arms for aggressive NHL and 20 RCTs representing 42 arms for indolent NHL were included. For aggressive NHL, differences in 3-year progression-free survival (PFS)/event-free survival (EFS) were high correlated with differences in 5-year OS {r(s) of 0.90 [95% confidence interval (CI) 0.73-0.96]} and linear regression determined that a 10% improvement in 3-year EFS or PFS would predict for a 7% ± 1% improvement in 5-year OS. For indolent histology disease, differences in complete response were strongly correlated with differences in 3-year EFS [r(s) 0.86 (95% CI 0.35-0.97)], but there was no correlation between 3-year time-to-event end points and 5-year OS. CONCLUSIONS: Improvements in 3-year EFS/PFS are highly correlated with improvements in 5-year OS in aggressive NHL and should be explored as a candidate surrogate end point. Definition of these relationships may inform future clinical trial design and interpretation of interim trial data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,196 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».