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Enregistrement W3031543727 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.7011

Reassessing the net health benefit (NHB) of FDA approved cancer drugs with evolution of evidence using the American Society of Clinical Oncology Value Framework (ASCO-VF).

2020· article· en· W3031543727 sur OpenAlexaff
Seanthel Delos Santos, Noah Witzke, Vanessa Sarah Arciero, Amanda Putri Rahmadian, Louis Everest, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical endpointClinical OncologyClinical trialInternal medicineOncologyDrug approvalFamily medicineCancerDrugPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

7011 Background: Regulatory approval of oncology drugs are often based on data presented in the primary publication of clinical trials (CT). However, clinically relevant data, such as long-term overall survival (OS) and quality of life (QOL), are often reported in subsequent publications. Therefore, this study aimed to evaluate the ASCO-VF NHB at the time of drug approval and over time as further evidence is published. Methods: All FDA approved oncology drug indications from 01/06-12/16 were reviewed to identify CTs that were scorable using the ASCO-VF version 2. Subsequent publications of included CTs relevant for scoring were identified from Web of Science with a follow-up time of 3 years from approval. Using ASCO-defined threshold scores of ≤40 for low benefit and ≥45 for substantial benefit, changes in classification of benefit were assessed at 3-years post-FDA approval. Results: We identified 57 FDA approved indications (40.4% OS, 59.6% progression-free survival (PFS) as primary endpoints) with scorable ASCO-VF CTs. Among those 57 indications, 36.8% at the time of FDA approval demonstrated substantial benefit, 10.5% demonstrated intermediate benefit, and 52.6% demonstrated low benefit. We then identified 96 subsequent publications relevant to scoring within 3-years of FDA approval, consisting of primary endpoint updates (29.2%; 14.6% OS, 12.5% PFS), secondary endpoint updates (44.8%; 16.7% OS, 7.3% PFS), new reporting of secondary endpoint (4.2% OS), safety updates (28.1%), and QOL reporting (43.8%). Upon reassessment of the NHB in subsequent publications, there was an overall change from initial classification of benefit in 36.8% of trials (17.5% became substantial, 8.8% became low, and 10.5% became intermediate). Changes in scores were mainly the result of an updated hazard ratio (35.1%), change in scoring endpoints from PFS to OS as per ASCO-VF endpoint hierarchy (8.8%), toxicity updates (57.9%), new tail of the curve bonus (12.3%), palliation bonus (14.0%), or QOL bonus (22.8%). Overall, at reassessment at 3 years post-FDA approval, 42.1% were substantial, 10.5% were intermediate, and 47.3% were low benefit. Conclusions: Only a modest proportion of FDA approved drugs have demonstrated substantial NHB at time of approval. As further evidence was published, a substantial proportion of indications have a change in classification of NHB, resulting in a small increase in the overall proportion of indications being deemed to have substantial benefit at 3 years post-approval.

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)0,082
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,226
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0820,226
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0230,014
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,814
Tête enseignante GPT0,643
Écart entre enseignants0,171 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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