Delivery of meaningful cancer care: Evaluating benefit and cost of cancer therapies using ASCO and ESMO frameworks.
Notice bibliographique
Résumé
6609 Background: ASCO and ESMO have developed frameworks to evaluate the benefit of cancer therapies. Here, we apply the frameworks to a cohort of contemporary randomized controlled trials (RCTs) to explore agreement and to evaluate the relationship between treatment benefit and cost. Methods: Characteristic and outcome data from RCTs evaluating systemic therapies in non-small cell lung cancer (NSCLC), breast cancer, colorectal cancer (CRC), and pancreatic cancer published and cited in PubMed between 2011-2015 were abstracted. Trial endpoints were evaluated using ASCO and ESMO frameworks. Cohen’s kappa statistic was calculated to determine agreement between the two frameworks, using the median ASCO score as a benefit threshold. Differences in monthly drug cost between RCT experimental and control arms were derived from 2016 average wholesale prices. Analyses included Pearson chi-square tests, Fisher’s Exact tests, independent samples t-tests, and Pearson correlation to assess the association between continuous variables. Results: Fifty percent (136/271) of published RCTs favoured the experimental arm; scoring rubrics were applicable to 109 RCTs (39% NSCLC, 33% breast, 23% CRC, 5% pancreas). ASCO scores ranged from 2 to 72; median score was 25. Thirty seven percent (40/109) of RCTs met benefit thresholds using the ESMO framework. Agreement between frameworks was fair at best (κ = 0.28, p = 0.002). When stratified by treatment intent (19 curative, 90 palliative RCTs), agreement remained poor (κ = 0.23, p = 0.115; κ = 0.34, p < 0.001). Major differences leading to limited agreement includes the relative weights each framework places on HR, endpoints, and toxicity/QOL analysis. Smaller RCT sample size was the only trial characteristic associated with higher ASCO scores (p = 0.015). Among the 100 RCTs for whom drug costing data were available, there was no association between ASCO benefit score and monthly drug costs (r = -0.12, p = 0.22); those meeting ESMO thresholds had a lower mean drug cost than those who did not (p = 0.046). Conclusions: There is only fair correlation between ASCO and ESMO clinical benefit frameworks. Drug costs are not associated with ESMO/ASCO measures of magnitude of clinical benefit.
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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 | 0,243 | 0,408 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».