Value-Added Decisions in Oncology
Notice bibliographique
Résumé
Registration of new anticancer drugs is decided too often not by their clinical value but by a p value. Approval is granted if the difference in an acceptable time-to-event outcome measure differs between experimental and control arms of a randomized controlled trial, such that the null hypothesis can be rejected based on a statistical test that meets the arbitrary criterion of p < .05. However, as stated by the American Statistical Association, a p value does not measure the size of an effect or the importance of a result; it does not provide a good measure of evidence related to a hypothesis, and policy decisions should not be made on the basis of whether a p value passes a specific threshold. Unfortunately, this statement is ignored by most journals, which emphasize p values in reporting results of clinical trials, and by regulatory agencies, such as the U.S. Food and Drug Administration and the European Medicines Agency; a significant p value is often a necessary and sufficient criterion for granting marketing approval. As a result, pharmaceutical companies often design large trials to increase the probability that a small difference in the primary outcome measure will be "significant." Moreover, the market price set for such drugs bears no relationship to the level of their benefit; drugs with small effects on outcome are sold at roughly the same price as "good drugs" that convey substantial benefit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».