Are surrogate endpoints unbiased metrics compared to hazard ratio for death? An evaluation of clinical benefit scores (CBS) in the American Society of Clinical Oncology (ASCO) value framework.
Notice bibliographique
Résumé
6600 Background: Clinical benefit scores (CBS) are a key element of the American Society of Clinical Oncology (ASCO) value framework's Net Health Benefit valuation of cancer therapies. CBS are assigned based on a hierarchy of efficacy endpoints, from hazard ratio for death (HR OS), to median overall survival (mOS), HR for disease progression (HR PFS), median progression-free survival (mPFS), and response rate (RR). When HR OS is unavailable, other endpoints in the hierarchy are used as "surrogates" to calculate CBS via their scaling factors. We aim to examine whether surrogate-derived CBS offer unbiased scoring of clinical benefit compared to HR OS-derived CBS. Methods: CBS for advanced-disease settings were computed for randomized clinical trials (RCTs) of oncology drug approvals by the Food and Drug Administration, European Medicines Agency, and Health Canada, between 2006 and August 2015. Spearman's correlation assessed association between CBS derived from surrogates and HR OS. Mean bias (surrogate-derived CBS minus HR OS-derived CBS) evaluated the tendency for surrogate-derived CBS to over- or under- estimate clinical benefit. Mean absolute error (MAE), a measure of average deviation, assessed precision of surrogate-derived CBS in relation to HR OS-derived CBS. Results: Scored RCTs (n=104) yielded 69, 93, 88, and 89 paired CBS between HR OS and mOS, HR PFS, mPFS, and RR, respectively. See table for results. Restricting to RCTs reporting all endpoints (n=59) and RCTs without OS as primary endpoint (n=68) showed similar results. Conclusions: Findings suggest HR PFS-, mPFS-, and RR-derived CBS are poor "surrogates" as they are imprecise and weakly correlated to HR OS-derived CBS. HR PFS and particularly mPFS exhibit bias to overestimate CBS. [Table: see text]
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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 | 0,248 | 0,473 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».