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Enregistrement W3094771674 · doi:10.1182/blood-2020-137541

Generalizability of Landmark Clinical Trials in Diffuse Large B Cell Lymphoma to Real-World Patients: A Single-Centre Retrospective Cohort Study

2020· article· en· W3094771674 sur OpenAlexaffabout
Marta Davidson, Alexandra Lauren Rice, Douglas A. Stewart, Carolyn Owen

Notice bibliographique

RevueBlood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryFoothills Medical CentrePrincess Margaret Cancer CentreUniversity of British ColumbiaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRituximabDiffuse large B-cell lymphomaClinical trialInternal medicineVincristineCHOPPrednisoneOncologyObinutuzumabRetrospective cohort studyLymphomaCyclophosphamideChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clinical trials are the gold standard by which therapies in oncology are evaluated and ultimately form the bases for approval of novel therapies. Stringent eligibility criteria limit the participation of many "real-world" patients and thus undermine the generalizability of trial results. Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is the most common subtype of Non-Hodgkin lymphoma (NHL) and is curable in the majority of patients treated with R-CHOP (rituximab, cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone). The addition of rituximab to CHOP is the only clear advancement in DLBCL therapy in the last 20 years. Though a large minority of patients are not cured by R-CHOP, several subsequent novel therapies have failed to demonstrate benefit in Phase 3 clinical trials. We hypothesized that real world patient populations differ from clinical trial populations with trial eligibility excluding the poor-outcome patients who might benefit most from novel therapy. Methods: We performed a retrospective chart review of all patients 18 years of age or older who were registered within the Alberta Cancer Registry with a new diagnosis of pathology-confirmed DLBCL, between January 1, 2010 and December 31, 2011. Clinical characteristics were reviewed to assess patient eligibility to participate in 3 landmark clinical trials for DLBCL on the basis of inclusion and exclusion criteria defined by each study. The trials included Pfreundschuh, M. et al. (2006) and Coiffier, B. et al. (2002), which were assessed together as representing the landmark studies for rituximab added to CHOP, and the GOYA trial (2017) which evaluated obinutuzumab-CHOP vs R-CHOP. Categorical variables are presented as frequencies and percentages. Univariate probabilities of overall-survival were calculated by Kaplan-Meier method. Results: We identified 480 patients with a diagnosis of DLBCL within the Alberta Cancer Registry. A total of 390 patients were eligible for our study with 20 patients excluded for CNS lymphoma, 29 for unclassifiable B-cell lymphoma, 2 patients who died at the time of diagnosis, and 25 patients with previously treated indolent lymphoma. In addition, 14 patients were excluded for insufficient clinical data. Table 1 demonstrates the clinical characteristics of the population. Out of 390 patients, only 130 (33%) patients met inclusion for the rituximab studies and 134 (34%) for the GOYA study. Table 2 demonstrates the most common criteria leading to trial exclusion, including poor performance status, limited stage disease, inappropriate IPI, transformed lymphoma, history of second primary malignancy, and viral infections. Trial ineligible patients had significantly inferior overall survival compared to trial eligible patients (Figure1). Conclusions: The majority of real-world DLBCL patients are excluded from clinical trials and have inferior outcomes compared to trial eligible patients. The selection of patients with more favourable outcomes for clinical trials may contribute to failure to demonstrate a benefit of novel therapies. Broadening inclusion criteria to include patients with transformed disease and poor performance status could aid in improving the generalisability of DLBCL clinical trials. Disclosures Stewart: Gilead: Honoraria; Roche: Honoraria; Celgene: Honoraria; Amgen: Honoraria; Abbvie: Honoraria; Janssen: Honoraria; Teva: Honoraria; Sandoz: Honoraria; AstraZeneca: Honoraria; Novartis: Honoraria. Owen:AbbVie, F. Hoffmann-La Roche, Janssen, Astrazeneca, Merck, Servier, Novartis, Teva: Honoraria.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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