Simulation Modeling of Cancer Clinical Trials: Application to Omitting Radiotherapy in Low-risk Breast Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: We used two models to simulate a proposed noninferiority trial of radiotherapy (RT) omission in low-risk invasive breast cancer to illustrate how modeling could be used to predict the trial's outcomes, inform trial design, and contribute to practice debates. Methods: The proposed trial was a prospective randomized trial of no-RT vs RT in women age 40 to 74 years undergoing lumpectomy and endocrine therapy for hormone receptor-positive, human epidermal growth factor receptor 2-negative, stage I breast cancer with an Oncotype DX score of 18 or lower. The primary endpoint was recurrence-free interval (RFI), including locoregional recurrence, distant recurrence, and breast cancer death. Noninferiority required the two-sided 90% confidence interval of the RFI hazard ratio (HR) for no-RT vs RT to be entirely below 1.7. Model inputs included published data. The trial was simulated 1000 times, and results were summarized as percent concluding noninferiority and mean (standard deviation) of hazard ratios for Model GE and Model M, respectively. Results: Noninferiority was demonstrated in 18.0% and 3.7% for the two models. The respective means (SD) of the RFI hazard ratios were 1.8 (0.7) and 2.4 (0.9); most were locoregional recurrences. The mean five-year RFI rates for no-RT vs RT (SD) were 92.7% (2.9%) vs 95.5% (2.2%) and 88.4% (2.0%) vs 94.5% (1.6%). Both models showed little or no difference in breast cancer-specific or overall survival. Alternative definitions of low risk based on combinations of age and grade produced similar results. Conclusions: The proposed trial was unlikely to show noninferiority of omitting radiotherapy even using alternative definitions of low-risk, as the endpoint included local recurrence. Future trials regarding radiotherapy should address absolute reduction in recurrence and impact of type of recurrence on the patient.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle