Initial and supplementary indication approval of new targeted cancer drugs by the FDA, EMA, Health Canada, and TGA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research focused on the clinical evidence supporting new cancer drugs' initial US Food and Drug Administration (FDA) approval. However, targeted drugs are increasingly approved for supplementary indications of unknown evidence and benefit. OBJECTIVES: To examine the clinical trial evidence supporting new targeted cancer drugs' initial and supplementary indication approval in the US, EU, Canada, and Australia. DATA AND METHODS: -tests. Multivariate logistic regressions compared characteristics of initial and supplementary indication approvals, reporting adjusted odds ratios (AOR) with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: Out of 100 considered cancer indications, the FDA approved 96, the EMA 92, HC 86, and the TGA 83 (83%, p < 0.05). The FDA more frequently granted priority review, conditional approval, and orphan designations than other agencies. Initial approvals were more likely to receive conditional / accelerated approval (AOR: 2.69, 95%CI [1.07-6.77], p < 0.05), an orphan designation (AOR: 3.32, 95%CI [1.38-8.00], p < 0.01), be under priority review (AOR: 2.60, 95%CI [1.17-5.78], p < 0.05), and be monotherapies (AOR: 5.91, 95%CI [1.14-30.65], p < 0.05) than supplementary indications. Initial indications' pivotal trials tended to be shorter (AOR per month: 0.96, 95%CI [0.93-0.99], p < 0.05), of lower phase design (AOR per clinical phase: 0.28, 95%CI [0.09-0.85], p < 0.05), and enroll more patients (AOR per 100 patients: 1.19, 95%CI [1.01-1.39], p < 0.05). CONCLUSIONS: Targeted cancer drugs are increasingly approved for multiple indications of varying clinical benefit. Drugs are first approved as monotherapies in rare diseases with a high unmet need. Whilst expedited regulatory review incentivizes this prioritization, indication-specific safety, efficacy, and pricing policies are necessary to reflect each indication's differential clinical and economic value.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».