Regulatory and clinical consequences of negative confirmatory trials of accelerated approval cancer drugs: retrospective observational study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the regulatory handling of cancer drugs that were granted accelerated approval by the US Food and Drug Administration (FDA) but failed to improve the primary endpoint in post-approval trials and to evaluate the extent to which negative post-approval trials changed the recommendations in treatment guidelines. DESIGN: Retrospective observational study. SETTING: FDA and National Comprehensive Cancer Network (NCCN) reports. INCLUDED DRUGS: Cancer drugs that received accelerated approval from the FDA and had negative post-approval trials. MAIN OUTCOME MEASURES: Regulatory outcomes, including withdrawal, conversion to regular approval, and no action. RESULTS: 18 indications for 10 cancer drugs that received accelerated approval but failed to improve the primary endpoint in post-approval trials were identified. Of these, 11 (61%) were voluntarily withdrawn by the manufacturer and one (bevacizumab for breast cancer) was revoked by the FDA. Of the 11 withdrawals, six occurred in 2021 alone. The remaining six (33%) indications remain on the label. The NCCN guidelines provide a high level of endorsement (category 1 endorsement for one and category 2A endorsement for seven) for accelerated approval drugs that have failed post-approval trials, sometimes even after the approval has been withdrawn or revoked. CONCLUSION: Cancer drug indications that received accelerated approval often remained on formal FDA approved drug labelling and continued to be recommended in clinical guidelines several years after statutorily required post-approval trials showed no improvement in the primary efficacy endpoint. Clinical guidelines should better align with the results of post-approval trials of cancer drugs that received accelerated approval.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle