Use of Expansion Cohorts in Phase I Trials and Probability of Success in Phase II for 381 Anticancer Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Evaluate the association between the use of phase I expansion cohorts (ECs) and drug performance in phase II as well as time to approval by the FDA. Experimental Design: We performed a systematic search of MEDLINE for single-agent dose-finding adult oncology phase I trials published in 2006 to 2011 and subsequent phase II trials. Successful phase II trials were those that met their primary endpoints. Dates of approval were obtained from the Drugs@FDA website in April 2014. A logistic regression model was used to determine the associations between variables and success in phase II. Results: We identified 533 phase I trials evaluating 381 drugs; 112 drugs had at least one phase I trial with an expansion cohort. Phase I trials with expansion cohorts of two to 20 patients were associated with a higher rate of successful phase II trials than those with no expansion cohort [48% vs. 27%; OR, 2.1; 95% confidence interval (CI), 1.1–4.0; P = 0.037]. Phase II success rates were the same for expansion cohort with two to 20 and more than 20 patients (48% vs. 52%). Other positive associations were disease-specific trials (OR, 1.7; 95% CI, 1.0–2.9; P = 0.037), industry sponsorship (OR, 2.9; 95% CI, 1.5–5.7; P = 0.0024), and response rate of 6% to 20% (OR, 2.89; 95% CI, 1.6–5.2; P = 0.0007). Drugs tested in phase I trials with expansion cohorts had a higher rate of 5-year approval (19% vs. 5%; HR, 4.4; 95% CI, 2.2–8.8; P < 0.001). Conclusions: The use of expansion cohorts in phase I trials was associated with success of subsequent phase II trials. However, confounders may play a role in this association. Clin Cancer Res; 23(15); 4020–6. ©2017 AACR.
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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 | 0,105 | 0,286 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».