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Enregistrement W2898319351 · doi:10.1093/annonc/mdy297.008

Magnitude of clinical benefit of trials supporting US Food and Drug Administration (FDA) approval of breakthrough and non-breakthrough drugs

2018· article· en· W2898319351 sur OpenAlexaff
C. Moltó Valiente, María Borrell, Thomas J. Hwang, Ignasi Gich Saladich, Agustí Barnadas, Eitan Amir, Aaron S. Kesselheim, Ariadna Tibau

Notice bibliographique

RevueAnnals of Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialFood and drug administrationDrugClinical researchRandomized controlled trialSample size determinationIntensive care medicineInternal medicinePharmacologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Breakthrough Therapy program was established in July 2012 to expedite drug development and approval in the US, although it is unclear if cancer drugs qualifying for this program are more effective or safer than non-breakthrough-designated drugs. The European Society for Medical Oncology Magnitude of Clinical Benefit Scale (ESMO-MCBS) is a validated tool to assess the clinical benefit of cancer drugs. Here, we compare the magnitude of clinical benefit of clinical trials leading to FDA approval of breakthrough-designated and non-breakthrough-designated cancer drugs. Methods: We searched the [email protected] website to identify anticancer drugs for solid tumors approved by the FDA between July 2012 and December 2017. For each drug, we collected data on breakthrough therapy designation, pivotal trial design, efficacy, safety, and quality of life outcomes, and applied ESMO-MCBS v1.1 grades. Substantial benefit was defined as a grade of A or B for trials of curative intent and 4 or 5 for those of palliative intent. Trial characteristics and ESMO-MCBS grades were compared using Chi squared or Mann Whitney U tests. Results: We identified 110 trials supporting the approval of 52 individual drugs for 96 indications. Of these indications, 49% received breakthrough designation. Compared to non-breakthrough drugs, trials supporting breakthrough drugs had a smaller sample size (median 401 vs 604, P=.047), were less likely to evaluate experimental cytotoxic chemotherapy or endocrine therapy than targeted therapy (0% vs 10%, P=.004), and were less often randomized (60% vs 84%; P=.009) or double-blind (15% vs 46%, P=.001). A similar proportion of trials supporting breakthrough and non-breakthrough drugs approved for palliative intent showed substantial clinical benefit using ESMO-MCBS v1.1 (36% vs 29%; P=.45). There were too few trials performed with curative intent (n = 10) to perform statistical testing. Conclusions: Compared to non-breakthrough drugs, trials of breakthrough drugs are smaller and more likely to be single-arm and not double-blinded. A similarly low proportion of breakthrough and non-breakthrough cancer drugs met the standard of substantial clinical benefit as applied in ESMO-MCBS v1.1. Legal entity responsible for the study: Hospital de la Santa Creu i Sant Pau. Funding: Has not received any funding. Disclosure: All authors have declared no conflicts of interest.

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)0,154
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,308
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1540,308
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,603
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,028 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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