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Enregistrement W3132423864 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs20-ps14-13

Abstract PS14-13: National comprehensive cancer network (NCCN) recommendations for drugs without US food and drug administration (FDA) approval in metastatic breast cancer: A cross-sectional study

2021· article· en· W3132423864 sur OpenAlexaff
Tal Etan, Eitan Amir, Adriana Tibau, Rinat Yerushalmi, Assaf Moore, Daniel Shepshelovich, Hadar Goldvaser

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetastatic breast cancerInternal medicineCancerBreast cancerConfidence intervalOdds ratioOncologyFood and drug administrationDrugGynecologyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: NCCN guidelines include recommendations not approved by the FDA. We aimed to compare the NCCN recommendations for metastatic breast cancer (MBC) with the FDA approved indications and to identify characteristics that are associated with NCCN recommendations for off-label treatment. Methods: All NCCN recommendations for MBC and their supporting data were identified. Drug labels were reviewed to determine whether recommendations are FDA approved indications. Odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) were calculated to compare between FDA approved and off-label recommendations for pre-specified categories including drug type, tumor subtype, level of recommendation and line of therapy. Results: Of 124 recommendations identified, 68 (55%) were off-label. Chemotherapy and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) targeted drugs were associated with less frequent approved indications (OR=0.28, 95% CI 0.12-0.62, p=0.001 and OR=0.29, 95% CI 0.12-0.70, p=0.005, respectively). Recommendations for endocrine therapy (OR=3.44, 95% CI 1.32-9.09, p=0.009) and non-HER2 targeted treatment (OR=10.0, 95% CI 3.03-33.33, p<0.001) were associated with FDA approved indications. Compared to combination therapies, monotherapies were more likely to be FDA approved (OR=3.45, 95% CI 1.64-7.23, p=0.001). Category 1 (OR=7.63, 95% CI 2.19-26.55, p=0.001) and preferred NCCN recommendations (OR=5.49, 95% CI 2.36-12.77, p<0.001) were more likely to be FDA-approved indications. Compared to off-label recommendations, NCCN recommendations of approved drugs were based on significantly higher sample size (mean 477 vs. 342 patients, p=0.017) and were non- significantly associated with availability of randomized data (OR=1.92, 95% CI 0.87-4.24, p=0.10).Conclusion: More than half of all NCCN recommendations for MBC are off-label, mostly involving chemotherapy containing regimes for HER2 negative disease and combinations which include HER2 targeting drugs. The clarity of the NCCN guidelines can be improved by underlining the strength of the evidence supporting various recommendations for MBC and the hierarchy between various treatment options. Citation Format: Tal Etan, Eitan Amir, Adriana Tibau, Rinat Yerushalmi, Assaf Moore, Daniel Shepshelovich, Hadar Goldvaser. National comprehensive cancer network (NCCN) recommendations for drugs without US food and drug administration (FDA) approval in metastatic breast cancer: A cross-sectional study [abstract]. In: Proceedings of the 2020 San Antonio Breast Cancer Virtual Symposium; 2020 Dec 8-11; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(4 Suppl):Abstract nr PS14-13.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2021
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Résumé présentoui

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