A model to select regimens for phase III trials for patients with advanced-stage non-small cell lung cancer.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Historical data from pilot, Phase II, and Phase III studies for patients with advanced-stage non-small cell lung cancer (NSCLC) were used to evaluate a statistical model developed to provide assistance in selecting regimens from pilot studies for subsequent use in larger Phase III randomized studies. EXPERIMENTAL DESIGN: Information from 33 Phase III trials for patients with advanced-stage NSCLC performed from 1973 and 1994 in the United States and Canada was collected. The data from antecedent pilot or Phase II and subsequent Phase III trials were analyzed using a predictive statistical model. This model uses the number of patients in the pilot/Phase II study, the median survival of patients in the pilot, and the number of deaths observed, to estimate the statistical likelihood that the pilot regimen will be shown superior to standard therapy in a subsequent Phase III trial. RESULTS: Ten pilot/Phase II studies were identified that preceded eleven subsequent Phase III studies. The three pilot regimens associated with Phase III trials, revealing statistically significant longer survival, had an expected power of 0.69, 0.85, and 0.94 respectively. The regimens from the seven other pilot studies for which the median power expected was 0.38 (range, 0.07-0.80) showed no difference when compared with standard treatment in a Phase III trial. CONCLUSION: The use of the expected power model provides an important enhancement to the screening of new therapies. Regimens with an expected power of >0.55 may be good candidates for testing in Phase III trials.
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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 | 0,041 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».