A Simulation Analysis to Evaluate the Effect of Prospective Biomarker Testing on Progression-Free Survival (PFS) in DLBCL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction. Novel treatment regimens that combine chemotherapy with targeted agents are being developed for DLBCL. Evaluation of these targeted agents in clinical trials may require prospective biomarker testing, such as immunohistochemistry (IHC), to select patients based on relevant molecular features. However, prospective biomarker testing takes days and there is concern that the delay in treatment may prevent enrollment of patients with the most aggressive disease, biasing the trial population. Here, using data from the Phase 3 GOYA trial (NCT01287741) in first-line DLBCL, we evaluate the impact on PFS of a treatment delay that simulates the additional screening time required for prospective IHC testing. Methods. In GOYA, previously untreated DLBCL patients were randomized 1:1 to obinutuzumab or rituximab plus 6 or 8 cycles of CHOP. Median times from clinical diagnosis to initiation of screening (“DTIS interval”), and from initiation of screening to randomization (“screening time”) were determined in patients with IPI 2-5 (n=1124 patients with timeline information available, no prospective testing). A two-step analysis of PFS was conducted by dividing the evaluable patient population into three groups of varying DTIS intervals (Figure 1, Step 1), and then into additional groups of varying screening times (Figure 1, Step 2). Groups for screening times were 1) Results. Median time from diagnosis to randomization was 24 days (range 2 to 1106 days, 95th percentile of 66 days). Patients with times from diagnosis to randomization below 15 days (n=250) had significantly worse outcome than patients that were randomized in 15 or more days (n=413 for 15-28 days and n=466 for >28 days; p 28 days from diagnosis to randomization. In Step 1 of the two-step analysis, DTIS times of 14 days were observed for 190, 228 and 706 patients, respectively. Patients with a DTIS interval of 14 days from diagnosis to screening; no additional difference in 3-year PFS was observed in subgroups beyond 14 days. In Step 2, we asked if a longer screening interval (screening to randomization in Figure 1), simulating additional time for prospective testing, affected patient outcome. Of the 190 patients with the shortest DTIS interval ( 14 days (not shown). Conclusion. In GOYA, short PFS was associated with Download : Download high-res image (175KB) Download : Download full-size image Disclosures Szafer-Glusman: Genentech: Employment. Liu: F. Hoffmann-La Roche: Employment. Peale: Genentech / Roche: Employment, Equity Ownership. Farazi: Genentech: Employment. Ray: Genentech/Roche: Employment. Horn: F. Hoffmann-La Roche Ltd: Employment. Oestergaard: F. Hoffmann-La Roche Ltd: Employment. Kornacker: F. Hoffmann-La Roche: Employment; Roche: Equity Ownership. Sehn: Janssen: Consultancy, Honoraria; Celgene: Consultancy, Honoraria; Abbvie: Consultancy, Honoraria; Amgen: Consultancy, Honoraria; Seattle Genetics: Consultancy, Honoraria; Roche/Genentech: Consultancy, Honoraria. Fingerle-Rowson: F. Hoffmann-La Roche Ltd: Employment, Equity Ownership. Venstrom: Genentech, Inc.: Employment. Byrtek: Genentech: Employment, Equity Ownership. Punnoose: Genentech: Employment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».