Feasibility of Randomized Controlled Trials for Cancer Drugs Approved by the Food and Drug Administration Based on Single-Arm Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: The US Food and Drug Administration (FDA) introduced an Accelerated Approval (AA) pathway to expedite patient access to new drugs. AA accepts less rigorous trial designs, including single-arm studies (SAS), owing to perceived lack of feasibility of timely randomized controlled trials (RCTs). Methods: We designed hypothetical RCTs with endpoints of overall response rate (ORR), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS) for FDA approvals based on SAS for solid tumors during 2010-2019. Existing standards of care served as controls. RCTs were designed to detect a difference with power of 0.80, α-error of 5% (2-sided), and 1:1 randomization. Accrual duration was estimated based on participation by less than 5% of eligible patients derived from cancer-specific incidence and mortality rates in the United States. Results: Of 172 (18.0%) approvals during the study period, 31 (18.0%) were based on SAS. Median sample size was 104 (range = 23-411), and 77.4% were AA. All studies reported ORR, 55% reported duration of response, 19.4% reported PFS, and 22.5% reported OS. Median sample sizes needed to conduct RCTs with endpoints of ORR, PFS, and OS were 206, 130, and 396, respectively. It would have been theoretically possible to conduct RCTs within duration comparable with that required by SAS for 84.6%, 94.1%, and 80.0% of approvals with endpoints of ORR, PFS, and OS, respectively. Conclusion: An overwhelming majority of FDA approvals based on SAS should be feasible as RCTs within a reasonable time frame. Given the collateral harms to patients and to scientific rigor, drug approval based on SAS should only be permitted under exceptional circumstances.
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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 | 0,742 | 0,791 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».