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Enregistrement W4281940408 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.3152

Do early phase trials predict clinical efficacy in subsequent phase III biomarker-enriched randomized trials?

2022· article· en· W4281940408 sur OpenAlexaff
Suji Udayakumar, Sasha Thomson, Albiruni Ryan Abdul Razak, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensHealth Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreSunnybrook Health Science CentreSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialBiomarkerInternal medicineClinical trialClinical endpointPopulationSurrogate endpointPhases of clinical researchOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3152 Background: Efficacy endpoints of randomized controlled trials (RCT) are commonly used as the basis of regulatory drug approvals. Recently, promising results in early phase trials have resulted in approval of biomarker-targeted therapies. We examined if early phase trial results were associated with efficacy in subsequent biomarker-enriched RCTs. Methods: All cancer drug RCTs conducted between January 2006 and March 2021 were identified through Clinicaltrials.gov. Trials were eligible if a biomarker was used to select a patient population for treatment with a targeted agent. Associated early phase trials were included if they matched the RCT in treatment setting and patient population. Trials pairs were compared using objective response rate (ORR) and progression-free survival (PFS). We assessed difference in endpoints using summary measures (e.g., average, range). We examined whether early phase trials results were associated with RCT results using logistic regression. Results: The search yielded 2,157 unique phase III RCTs and 27 RCTs met eligibility criteria pairing with associated early phase trials, where 17 RCTs met their primary endpoint. The most common biomarkers were EGFR+ (n = 8), HER2+ (n = 5) and PD-L1 (n = 5). Based on average difference of trial pairs, ORR was similar between trials (1.59%, 95% CI = -2.5-5.6, p = 0.50) and median PFS was slightly higher in early phase trials (1.95 months, 95% CI = 0.91-2.99, p < 0.05). On an individual pair basis, there was large range of variability in the difference between early phase trials and RCTs for ORR (range = -23.9-20.2%) and median PFS (range = -0.8-7.4 months). The probability of the RCT meeting its primary endpoint is 50% or 95%, when the early phase trial ORR is 41.2% (95% CI = 35.2-47.1%) or 77.7% (95% CI = 71.7-83.6%), respectively. Conclusions: Through comparison of early phase trials and subsequent phase III RCT, we found that, overall, ORR has minimal bias in early phase trials, and median PFS appears to be slightly overestimated. Substantial variability in results for trial pairs suggests that, on an individual basis, results in early phase trial can be inconsistent with results in subsequent RCT. Early phase trial results may be associated with RCTs meeting their primary endpoint when ORR is very high; however, caution must be exercised when using early phase trials as representative of RCTs for decision-making as the predictive ability of early phase trials is limited.

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

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)0,608
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,804
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6080,804
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,020
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0090,015
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,837
Tête enseignante GPT0,666
Écart entre enseignants0,171 · 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

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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
Publié2022
Routes d'admission1
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