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Enregistrement W3028821717 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e19410

Impact of value frameworks on the magnitude of clinical benefit: Evaluating a decade of randomized trials for systemic therapy in solid malignancies.

2020· article· en· W3028821717 sur OpenAlexaff
Ellen Cusano, Chelsea Wong, Marcus Vaska, Nancy Nixon, Safiya Karim, Tasnima Abedin, Patricia A. Tang, Daniel Yick Chin Heng, Doreen A. Ezeife

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensFoothills Medical CentreBaker Hughes (Canada)Alberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical endpointInternal medicineProgression-free survivalExact testRandomized controlled trialQuality of life (healthcare)Clinical trialCancerOncologyStatistical significanceSurrogate endpointOverall survival

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19410 Background: In the era of rapid development of new, expensive cancer therapies, value frameworks were developed to quantify clinical benefit. We assessed the evolution of the magnitude of clinical benefit since the 2015 introduction of the ASCO and ESMO value frameworks. Methods: Randomized phase II and III clinical trials assessing systemic therapies for solid malignancies from January 2010 to July 2019 were evaluated. Study characteristics were recorded, and magnitude of clinical benefit (Δ) was calculated for the endpoints overall survival (OS), progression-free survival (PFS), response rate (RR), and quality of life (QoL). Multivariable analyses compared ΔOS, ΔPFS, and ΔRR in 2010-2014 [pre-value frameworks (PRE)] to 2015-2019 [post-value frameworks (POST)]. Results: In the 290 studies analyzed [60 (21%) PRE and 230 (79%) POST], the most common primary endpoint was PFS (46%), followed by OS (20%), RR (16%), and QoL (8%), with a non-significant increase in OS and decrease in RR as a primary endpoint in the POST era (Table). Studies evaluating immunotherapy and palliative therapy significantly increased POST [0 (0%) v 39 (17%), Fisher’s exact p<0.01 and 25 (42%) v 142 (62%), Chi squared p=0.01, respectively]. Studies reporting improvement in QoL doubled POST [3 (5%) v 22 (10%) Fisher’s exact p=0.56], however not statistically significant. Median ΔOS was significantly greater POST (N= 140 evaluable studies, 1.3 v -0.2 months, Wilcoxon p=0.005) but there was no significant difference in median ΔPFS or ΔRR. Multivariable analyses revealed significant improvement in ΔOS POST (OR 3.08, 95% CI 0.54-5.62, p=0.02) while adjusting for drug mechanism of action, line of therapy, disease setting, and primary endpoint. Conclusions: After the development of value frameworks, median OS improved minimally. The impact of value frameworks has yet to be fully realized in randomized clinical trials. Efforts to include endpoints shown to impact value, such as QoL, into clinical trials are warranted. [Table: see text]

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)0,349
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,390
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3490,390
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,009
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,451
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,082 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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