Surrogate Endpoints for Overall Survival in Immune-Oncology Trials of Advanced Gastro-Esophageal Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: We aimed to assess whether the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST)-based objective response rate (ORR), disease control rate (DCR) and progression-free survival (PFS) could serve as surrogate endpoints for overall survival (OS) in immune-oncology (IO) trials of advanced gastro-esophageal (GE) carcinoma. Methods: Randomized controlled trials (RCTs) of IO that reported RECIST-based endpoints and OS in advanced GE carcinoma were screened. Surrogacy of endpoints for OS was assessed based on the correlation between endpoints with OS (arm-level), and between treatment effects on endpoints (trial-level). The correlations were quantified by Pearson correlation coefficient (R). Leave-one-out cross-validation was used to assess the prediction accuracy of surrogate model. Results: Seventeen RCTs (9,657 subjects) with 20 comparisons were included. The correlations between DCR and OS were not strong at arm- (R = 0.80) and trial-levels (R = 0.45), but strong correlations between ORR (R = 0.91), PFS (R = 0.89) and OS at arm-level were observed. Treatment effect on ORR and PFS (both R = 0.71) was moderately correlated with treatment effect on OS. Leave-one-out cross-validation approach further validated the surrogacy of PFS. Our analysis showed that 3-month PFS could reliably predict 6-month OS, 6-month PFS could reliably predict 12-month OS, and 12-month PFS could reliably predict 18-month OS. The conservative minimum threshold effect of HR PFS was 0.73. Conclusions: PFS may be the appropriate surrogate for OS in IO trials of GE carcinoma. A conservative minimum threshold effect of HR PFS ? 0.73 has the potential to predict a significant improvement in OS. World J Oncol. 2022;13(3):126-135 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1481
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,195 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».