Efficacy endpoints (EEPs) in melanoma randomized controlled adjuvant trials (RCATs).
Notice bibliographique
Résumé
e13049 Background: Inconsistencies in RCAT EEPs definitions and reporting complicate the evaluation of EEPs as adequate surrogates for overall survival (OS) and the comparison of the EEPs between trials. We aimed to identify issues in reporting and defining of EEPs used in melanoma RCATs. Methods: To identify phase 3 melanoma RCATs published in English language journals from 1994- 2011, a Pubmed database search and systematic review of published meta-analyses were performed. RCAT characteristics and endpoint definitions were obtained. Original protocols were requested. Results: A total of 34 RCATs met the criteria for review. Interferon alone or in combination with another agent was the most commonly tested treatment. Node positive disease was included in 24 studies with 1 including resected metastatic disease. The eligibility criteria in regards to age, previous treatment, and performance status were not reported in 26%, 32%, and 53% of studies respectively. The baseline and follow-up radiological tests were not specified in 35% and 26% of studies respectively. Eight time-to-event (TTE) EEPs were identified, with most studies using more than one (See Table). The primary EEP was not specified 23% of the time. Clear definitions of TTE EEPs start and end time criteria were absent in 58% and 44% of studies, respectively. Conclusions: The inconsistencies in the reporting of EEPs in melanoma RCATs is due to a lack of standardization in their definition and measurement. Standardizing EEPs will reduce resource consumption and enhance the comparison of agents across studies in melanoma RCATs. [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 | 0,213 | 0,401 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».