Evaluating the value of checkpoint inhibitor therapy using the ASCO and ESMO frameworks.
Notice bibliographique
Résumé
17 Background: The advent of checkpoint inhibitor therapy (CIT) has dramatically changed the oncology landscape, but is associated with significant costs. A positive randomized clinical trial (RCT) may not translate to meaningful outcomes for patients. The American Society of Clinical Oncology (ASCO) and European Society of Medical Oncology (ESMO) have developed frameworks to quantify the value of cancer treatment. We applied these frameworks to RCTs involving CIT in order to explore the relationship between trial outcomes and magnitude of clinical benefit. Methods: A literature search was conducted to identify CIT RCTs. Data extracted included study characteristics, pre-specified estimated hazard ratios (eHR) and observed HR (oHR). ASCO Value Framework version 2016 and ESMO Magnitude of Clinical Benefit (MCB) scale v1.1 were applied to each publication by 2 authors independently. Results: 30 RCTs (3 adjuvant, and 27 advanced setting) using CIT were identified between January 2010- October 2018. The majority of trials were in lung cancer (37%) and melanoma (36%). The eHR was 0.71±0.06 (range: 0.55-0.78), and oHR was 0.76±0.15 (range: 0.49 – 1.11). 54% RCTs did not achieve eHR, with a difference of 0.16±0.12 (range: 0.01 – 0.41). ASCO framework scores ranged -24.0 to 71.3, far below the maximum potential score of 180. 18 RCTs formed the basis for FDA approvals. The mean ASCO framework score was 45.6 ± 16.6 (range: 14.4 - 71.3) for FDA approved indications, and 14.0 ± 18.4 (range: -24 – 49) for non-FDA approvals (p < 0.001). All FDA approvals scored grade 4 or 5 on the ESMO MCB scale, indicating a meaningful clinical benefit. Many non-FDA approved RCTs did not receive an MCB grade as they were negative trials. There was no difference in the ASCO framework scores between MCB grade 4 and 5 RCTs. 3 adjuvant RCTs had an ASCO framework score ranging from 20.5 to 38.7 despite an MCB Grade A. Conclusions: Many trials did not meet the pre-specified eHR. FDA approval had statistically significantly higher NHB scores than non-FDA approvals, and they were deemed to have a meaningful clinical benefit according to the ESMO MCB scale. ASCO framework scores may require re-calibration since the highest score achieved in CIT RCTs was only 40% of the maximum score.
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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 | 0,195 | 0,358 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».