Objective response rate of placebo in randomized controlled trials of anticancer medicines
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spontaneous regression of advanced solid tumors is infrequent but may occur. Quantifying response rates from placebo in cancer drug trials may provide important information for physicians, patients, and regulators. We aimed to provide a pooled placebo response rate from drug trials in advanced solid tumors. Methods: We pooled the overall response rate (ORR), complete response rate (CR) and partial response rates (PR) in the placebo arm of placebo-controlled randomized controlled trials (RCTs) of cancer drugs for advanced solid tumors published during 2015-2021 using random-effects model. Findings: 45 phase 3 RCTs including 5684 patients on placebo met our inclusion criteria and formed the study cohort. The pooled overall ORR, CR and PR rates in the placebo arm were 1% (95% CI, 0%-2%), 0% (95% CI, 0%-0%), and 1% (95% CI, 0%-2%) respectively. Higher placebo responses were observed in prostate cancer and sarcoma trials. Interpretation: Overall, 1% patients with advanced solid tumors can expect to achieve some response even in absence of treatment. However, complete regression without treatment is extremely rare, almost zero percent. This information will be helpful to patients in their decisions, as well as regulators in evaluating cancer drugs' efficacy based on response rates alone. Funding: None.
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 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 | 0,531 | 0,649 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».