Associations With Definitive Outcomes and Clinical Benefit of Cancer Drugs at the Time of Marketing Approval and in the Postmarketing Period
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most anticancer drugs are approved by regulatory agencies based on surrogate measures. This article explores the variables associated with overall survival (OS), quality of life (QoL), and substantial clinical benefit among anticancer drugs at the time of approval and in the postmarketing period. METHODS: Anticancer drugs approved by the FDA between January 2006 and December 2015 and with postmarketing follow-up until April 2019 were identified. We evaluated trial-level data supporting approval and any updated OS and/or QoL data. We applied the ESMO-Magnitude of Clinical Benefit Scale (ESMO-MCBS) and the ASCO Value Framework (ASCO-VF) to initial and follow-up studies. RESULTS: We found that 58 drugs were approved for 96 indications based on 96 trials. At registration, approval was based on improved OS in 39 trials (41%) and improved QoL in 16 of 45 indications (36%). Postmarketing data showed an improvement in OS for 28 of 59 trials (47%) and in QoL for 22 of 48 indications (46%). At the time of approval, 25 of 94 (27%) and 26 of 80 scorable trials (33%) met substantial benefit thresholds using the ESMO-MCBS and ASCO-VF, respectively. In the postmarketing period, 37 of 69 (54%) and 35 of 65 (54%) trials met the substantial benefit thresholds. Drugs with companion diagnostics and immune checkpoint inhibitors were associated significantly with substantial clinical benefit. CONCLUSIONS: Compared with the time of approval, more anticancer drugs showed improved OS and QoL and met the ESMO-MCBS or ASCO-VF thresholds for substantial benefit over the course of postmarketing time. However, only approximately half of the trials met the threshold for substantial benefit. Companion diagnostic drugs and immunotherapy seemed to be associated with greater clinical benefit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».