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Enregistrement W3216883981 · doi:10.3390/curroncol28060412

Impact of Value Frameworks on the Magnitude of Clinical Benefit: Evaluating a Decade of Randomized Trials for Systemic Therapy in Solid Malignancies

2021· article· en· W3216883981 sur OpenAlexaffvenue
Ellen Cusano, Chelsea Wong, Eddy Taguedong, Marcus Vaska, Tasnima Abedin, Nancy Nixon, Safiya Karim, Patricia A. Tang, Daniel Yick Chin Heng, Doreen A. Ezeife

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialClinical endpointQuality of life (healthcare)Internal medicineClinical trialOncologySystemic therapySurrogate endpointOverall survivalCancerProgression-free survivalIntensive care medicineBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the era of rapid development of new, expensive cancer therapies, value frameworks have been developed to quantify clinical benefit (CB). We assessed the evolution of CB since the 2015 introduction of The American Society of Clinical Oncology and The European Society of Medical Oncology value frameworks. Randomized clinical trials (RCTs) assessing systemic therapies for solid malignancies from 2010 to 2020 were evaluated and CB (Δ) in 2010–2014 (pre-value frameworks (PRE)) were compared to 2015–2020 (POST) for overall survival (OS), progression-free survival (PFS), response rate (RR), and quality of life (QoL). In the 485 studies analyzed (12% PRE and 88% POST), the most common primary endpoint was PFS (49%), followed by OS (20%), RR (12%), and QoL (6%), with a significant increase in OS and decrease in RR as primary endpoints in the POST era (p = 0.011). Multivariable analyses revealed significant improvement in ΔOS POST (OR 2.86, 95% CI 0.46 to 5.26, p = 0.02) while controlling for other variables. After the development of value frameworks, median ΔOS improved minimally. The impact of value frameworks has yet to be fully realized in RCTs. Efforts to include endpoints shown to impact value, such as QoL, into clinical trials are warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,364
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,477
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3640,477
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,010
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,425
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,095 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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