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Enregistrement W2998945641 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.18939

Assessment of Progression-Free Survival as a Surrogate End Point of Overall Survival in First-Line Treatment of Ovarian Cancer

2020· review· en· W2998945641 sur OpenAlexaff
Xavier Paolettí, Liz-Anne Lewsley, Gennaro Daniele, Adrian Cook, Nozomu Yanaihara, Anna V. Tinker, Gunnar B. Kristensen, Petronella B. Ottevanger, Gerasimos Aravantinos, Austin Miller, Ingrid Boere, Robert Fruscio, Anna K.L. Reyners, Éric Pujade-Lauraine, Andrea Harkin, Sandro Pignata, Tatsuo Kagimura, Stephen Welch, James Paul, Eleni Karamouza, Rosalind Glasspool

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésSurrogate endpointMedicineProgression-free survivalOvarian cancerOncologyRandomized controlled trialInternal medicineClinical endpointClinical trialCancerOverall survival

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The Gynecologic Cancer InterGroup (GCIG) recommended that progression-free survival (PFS) can serve as a primary end point instead of overall survival (OS) in advanced ovarian cancer. Evidence is lacking for the validity of PFS as a surrogate marker of OS in the modern era of different treatment types. Objective: To evaluate whether PFS is a surrogate end point for OS in patients with advanced ovarian cancer. Data Sources: In September 2016, a comprehensive search of publications in MEDLINE was conducted for randomized clinical trials of systematic treatment in patients with newly diagnosed ovarian, fallopian tube, or primary peritoneal cancer. The GCIG groups were also queried for potentially completed but unpublished trials. Study Selection: Studies with a minimum sample size of 60 patients published since 2001 with PFS and OS rates available were eligible. Investigational treatments considered included initial, maintenance, and intensification therapy consisting of agents delivered at a higher dose and/or frequency compared with that in the control arm. Data Extraction and Synthesis: Using the meta-analytic approach on randomized clinical trials published from January 1, 2001, through September 25, 2016, correlations between PFS and OS at the individual level were estimated using the Kendall τ model; between-treatment effects on PFS and OS at the trial level were estimated using the Plackett copula bivariate (R2) model. Criteria for PFS surrogacy required R2 ≥ 0.80 at the trial level. Analysis was performed from January 7 through March 20, 2019. Main Outcomes and Measures: Overall survival and PFS based on measurement of cancer antigen 125 levels confirmed by radiological examination results or by combined GCIG criteria. Results: In this meta-analysis of 17 unique randomized trials of standard (n = 7), intensification (n = 5), and maintenance (n = 5) chemotherapies or targeted treatments with data from 11 029 unique patients (median age, 58 years [range, 18-88 years]), a high correlation was found between PFS and OS at the individual level (τ = 0.724; 95% CI, 0.717-0.732), but a low correlation was found at the trial level (R2 = 0.24; 95% CI, 0-0.59). Subgroup analyses led to similar results. In the external validation, 14 of the 16 hazard ratios for OS in the published reports fell within the 95% prediction interval from PFS. Conclusions and Relevance: This large meta-analysis of individual patient data did not establish PFS as a surrogate end point for OS in first-line treatment of advanced ovarian cancer, but the analysis was limited by the narrow range of treatment effects observed or by poststudy treatment. These results suggest that if PFS is chosen as a primary end point, OS must be measured as a secondary end point.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,160
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,160
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,011
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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