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Enregistrement W2898469774 · doi:10.1093/annonc/mdy297.006

Magnitude of clinical benefit of cancer drugs approved based on single-arm trials (SAT) by the US Food and Drug Administration (FDA)

2018· article· en· W2898469774 sur OpenAlexaff
C. Moltó Valiente, María Borrell, Alison Templeton, Joseph C. Del Paggio, A. Barnadas, C. M. BOOTH, Ariadna Tibau, Eitan Amir

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 TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialFood and drug administrationRandomized controlled trialSample size determinationDrugOncologyMedical physicsInternal medicinePharmacologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The European Society for Medical Oncology Magnitude of Clinical Benefit Scale (ESMO-MCBS) is a validated and reproducible tool to assess the magnitude of clinical benefit from anti-cancer drugs. In contrast to version 1.0 (v1.0) of this tool, which could be used to assess randomized controlled trials (RCT) only, the updated version 1.1 (v1.1) allows scoring of drugs approved on the basis of single-arm trials (SAT). Here, we applied the updated ESMO-MCBS v1.1 to the assessment of trials supporting FDA approval including those based on SAT. Methods: We searched the [email protected] website for anticancer drug approvals from January 2006 to December 2016. Drug labels and reports of registration trials were reviewed and study characteristics, efficacy, toxicity, and quality of life outcomes as well as regulatory pathways were collected. For RCT, ESMO-MCBS v1.0 and v1.1 grades were applied; for SAT only v1.1 was used. 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. Agreement between v1.0 and v1.1 scores was assessed using Cohen’s κ statistic. Results: Of 134 studies supporting FDA approval, 4 reported preplanned analyses in multiple subgroups but in 5, ESMO-MCBS could not be applied. Therefore, analysis was based on 133 data points. Of these, only 45 (34%) met thresholds for substantial benefit using the ESMO-MCBS v1.1 framework. Version 1.1 of the scale facilitated grading of 27 SAT and 1 RCT which were ungradeable with v1.0. Among the 106 studies for which we could calculate scores using both v1.0 and v1.1 of the ESMO-MCBS scale, grades were identical in 96 cases (91%; κ = 0.86). In 10 trials, grades were discrepant, including 5 upgrades and 5 downgrades. We observed only one case of change in substantial benefit thresholds (1%; κ = 0.96). Only 2 SAT (7%) met the threshold for substantial clinical benefit using ESMO-MCBS v1.1. Conclusions: In patients with advanced solid tumors, approximately one third of trials supporting FDA approval meet the threshold for substantial clinical benefit using ESMO-MCBS v1.1. Drug approvals supported by RCT were more likely to result in substantial benefit compared to approvals supported by SAT. 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)0,208
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,293
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2080,293
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,653
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,091 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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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