MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2621024184 · doi:10.1200/jco.2016.71.6894

Do the American Society of Clinical Oncology Value Framework and the European Society of Medical Oncology Magnitude of Clinical Benefit Scale Measure the Same Construct of Clinical Benefit?

2017· article· en· W2621024184 sur OpenAlexaffabout
Sierra Cheng, Erica McDonald, Matthew C. Cheung, Vanessa Sarah Arciero, Mahin Qureshi, Di Jiang, Doreen A. Ezeife, Mona Sabharwal, Alexandra Chambers, Dolly Han, Natasha B. Leighl, Kelley-Anne Sabarre, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Organismes subventionnairesEuropean Society for Medical OncologyAmerican Society of Clinical Oncology
Mots-clésMedicineNiceIntraclass correlationClinical OncologyClinical trialInternal medicineFamily medicineOncologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Whether the ASCO Value Framework and the European Society for Medical Oncology (ESMO) Magnitude of Clinical Benefit Scale (MCBS) measure similar constructs of clinical benefit is unclear. It is also unclear how they relate to quality-adjusted life-years (QALYs) and funding recommendations in the United Kingdom and Canada. Methods Randomized clinical trials of oncology drug approvals by the US Food and Drug Administration, European Medicines Agency, and Health Canada between 2006 and August 2015 were identified and scored using the ASCO version 1 (v1) framework, ASCO version 2 (v2) framework, and ESMO-MCBS by at least two independent reviewers. Spearman correlation coefficients were calculated to assess construct (between frameworks) and criterion validity (against QALYs from the National Institute for Health and Care Excellence [NICE] and the pan-Canadian Oncology Drug Review [pCODR]). Associations between scores and NICE/pCODR recommendations were examined. Inter-rater reliability was assessed using intraclass correlation coefficients. Results From 109 included randomized clinical trials, 108 ASCOv1, 111 ASCOv2, and 83 ESMO scores were determined. Correlation coefficients for ASCOv1 versus ESMO, ASCOv2 versus ESMO, and ASCOv1 versus ASCOv2 were 0.36 (95% CI, 0.15 to 0.54), 0.17 (95% CI, -0.06 to 0.37), and 0.50 (95% CI, 0.35 to 0.63), respectively. Compared with NICE QALYs, correlation coefficients were 0.45 (ASCOv1), 0.53 (ASCOv2), and 0.46 (ESMO); with pCODR QALYs, coefficients were 0.19 (ASCOv1), 0.20 (ASCOv2), and 0.36 (ESMO). None of the frameworks were significantly associated with NICE/pCODR recommendations. Inter-rater reliability was good for all frameworks. Conclusion The weak-to-moderate correlations of the ASCO frameworks with the ESMO-MCBS, as well as their correlations with QALYs and with NICE/pCODR funding recommendations, suggest different constructs of clinical benefit measured. Construct convergent validity with the ESMO-MCBS did not increase with the updated ASCO framework.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,353
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,353
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
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

Citations62
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetEconomic and Financial Impacts of CancerTravaux en français237 207