Proportion of Patients in Phase I Oncology Trials Receiving Treatments That Are Ultimately Approved
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phase I oncology trials are often regarded as a therapeutic option for patients. However, such claims have relied on surrogate measures of benefit, such as objective response. METHODS: Using a systematic search of publications, we assessed the therapeutic value of phase I cancer trial participation by determining the probability that patients will receive active doses of treatments that eventually receive FDA approval or a National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guideline recommendation for their indication. ClinicalTrials.gov, PubMed, American Society of Clinical Oncology reports, NCCN guidelines, and Drugs@FDA were searched between May 1, 2018, and July 31, 2018. All statistical tests were 2-sided. RESULTS: A total of 1000 phase I oncology trials initiated between 2005 and 2010 and enrolling 32 582 patients were randomly sampled from 3229 eligible trials on ClinicalTrials.gov. A total of 386 (1.2%) patients received a treatment that was approved by the US Food and Drug Administration for their malignancy at a dose delivered in the trial; including NCCN guideline recommendations, the number and proportion are 1168 (3.6%). Meta-regression showed a statistically significantly greater proportion of patients receiving a drug that was ultimately FDA approved in biomarker trials (rate ratio = 4.49, 95% confidence interval [CI] = 1.53 to 13.23; P = .006) and single-indication trials (rate ratio = 3.32, 95% CI = 1.21 to 9.15; P = .02); proportions were statistically significantly lower for combination vs monotherapy trials (rate ratio = 0.09, 95% CI = 0.01 to 0.68; P = .02). CONCLUSIONS: One in 83 patients in phase I cancer trials received a treatment that was approved for their indication at the doses received. Given published estimates of serious adverse event rates of 10%-19%, this represents low therapeutic value for phase I trial participation.
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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 | 0,004 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».