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Enregistrement W2169199319 · doi:10.3747/co.v18i0.941

Progression-free survival as a clinical trial endpoint in advanced renal cell carcinoma

2011· article· en· W2169199319 sur OpenAlexaffvenue
Sebastién J. Hotte, Georg A. Bjarnason, D.Y.C. Heng, M.A.S. Jewett, Anil Kapoor, Christian Kollmannsberger, Jean A. Maroun, Linda A. Mayhew, Scott North, M. Neil Reaume, Joseph D. Ruether, Denis Soulières, Peter Venner, Eric Winquist, Lori Wood, J.H.E. Yong, Fred Saad

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity Health NetworkHôpital Charles-Le MoynePrincess Margaret Cancer CentreOttawa HospitalMontreal General HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical endpointColorectal cancerOncologyRenal cell carcinomaRandomized controlled trialProgression-free survivalOverall survivalClinical trialInternal medicineConfoundingSurrogate endpointIntensive care medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, overall survival (os) has been considered the "gold standard" for evaluating new systemic oncologic therapies, because death is easy to define, is easily compared across disease sites, and is not subject to investigator bias. However, as the available options for continuing therapy increase, the use of os as a clinical trial endpoint has become problematic because of the increasing crossover and contamination of trials. As a result, the approval of promising new therapies may be delayed.Many clinicians believe that progression-free survival (pfs) is a more viable option for evaluating new therapies in metastatic and advanced renal cell carcinoma. As with all endpoints, pfs has inherent biases, and those biases must be addressed to ensure that trial results are not compromised and that they will be accepted by regulatory authorities. In this paper, we examine the issues surrounding the use of pfs as a clinical trial endpoint, and we suggest solutions to ensure that data integrity is maintained.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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