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Enregistrement W4283370638 · doi:10.14740/wjon1481

Surrogate Endpoints for Overall Survival in Immune-Oncology Trials of Advanced Gastro-Esophageal Carcinoma

2022· article· en· W4283370638 sur OpenAlexvenueno aff
Yuan Fang Li, Yun Wang, Jie Zhou, Yi Wei, Jun Lin, Yi Yin, Guo Ming Chen, Fei Yang Zhang, Shi Chen, Zhi Zhou, Yingbo Chen, Run Cong Nie

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurrogate endpointClinical endpointInternal medicineRandomized controlled trialOncologyResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsProgression-free survivalClinical trialCarcinomaOverall survivalPhases of clinical research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,195
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,199
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1950,199
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,318 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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