Required efficacy for novel therapies in BCG‐unresponsive non‐muscle invasive bladder cancer: Do current recommendations really reflect clinically meaningful outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Single-arm trials are currently an accepted study design to investigate the efficacy of novel therapies (NT) in non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC) unresponsive to intravesical Bacillus Calmette-Guérin (BCG) immunotherapy as randomized controlled trials are either unfeasible (comparator: early radical cystectomy; ERC), or unethical (comparator: placebo). To guide the design of such single-arm trials, expert groups published recommendations for clinically meaningful outcomes. The aim of this study was to quantitatively verify the appropriateness of these recommendations. METHODS: We used a discrete event simulation framework in combination with a supercomputer to find the required efficacy at which a NT can compete with ERC when it comes to quality-adjusted life expectancy (QALE). In total, 24 different efficacy thresholds (including the recommendations) were investigated. RESULTS: After ascertaining face validity with content experts, repeated verification, external validation, and calibration we considered our model valid. Both recommendations rarely showed an incremental benefit of the NT over ERC. In the most optimistic scenario, an increase in the IBCG recommendation by 10% and an increase in the FDA/AUA recommendation by 5% would yield results at which a NT could compete with ERC from a QALE perspective. CONCLUSIONS: This simulation study demonstrated that the current recommendations regarding clinically meaningful outcomes for single-arm trials evaluating the efficacy of NT in BCG-unresponsive NMIBC may be too low. Based on our quantitative approach, we propose increasing these thresholds to at least 45%-55% at 6 months and 35% at 18-24 months (complete response rates/recurrence-free survival) to promote the development of clinically truly meaningful NT.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».