Real-world outcomes associated with new cancer medicines approved by the Food and Drug Administration and European Medicines Agency: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Real-World Data (RWD) studies are increasingly used to support regulatory approvals, reimbursement decisions, and changes in clinical practice for novel cancer drugs. However, few studies have systematically appraised their quality or compared outcomes to pivotal trials. METHODS: All RWD studies (2010-2019) for drugs approved by the Food and Drug Administration (FDA) and European Medicines Agency (EMA) from 2010 to 2015 for solid organ tumours in the non-curative setting were identified. Quality assessment was undertaken using the Newcastle Ottawa Scale. Survival differences between each RWD study and the pivotal trial were determined using a related sample Wilcoxon signed-rank test. RESULTS: 293 RWD studies for 45 of the 57 drug indications approved by the FDA/EMA were identified. The most common tumour types were prostate cancer (29%, n = 86) and melanoma (15%, n = 43). A quarter of the studies had industry funding. No high-quality studies were identified, and 78% were low quality. Comparative survival analysis between RWD and pivotal trials was possible for 224 studies (37 drug indications). Differences in median survival between the RWD studies and their corresponding trial ranged from -32 months to 21 months (IQR -4·2 months to 1·6 months). Low-quality studies were more likely to report superior survival outcomes (23%) compared to higher quality studies (8%) (p = 0.02). CONCLUSION: RWD study quality for novel cancer drugs is low and of insufficient rigour to inform reimbursement decisions and clinical practice. RWD studies seeking publication should provide a completed quality assessment tool on submission. Greater investment in properly designed RWD studies is required.
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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 | 0,019 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».