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Enregistrement W4311027234 · doi:10.1111/bjh.18568

Time‐to‐event surrogate end‐points in multiple myeloma randomised trials from 2005 to 2019: A surrogacy analysis

2022· review· en· W4311027234 sur OpenAlexaff
Tommy Etekal, Kelly Koehn, Douglas W. Sborov, Brian McClune, Vinay Prasad, Alyson Haslam, Katherine Berger, Christopher M. Booth, Samer Al Hadidi, Al‐Ola Abdallah, Aaron M. Goodman, Ghulam Rehman Mohyuddin

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensCancer Care OntarioQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurrogate endpointMedicineConfidence intervalHazard ratioInternal medicineProgression-free survivalClinical endpointMultiple myelomaOncologyClinical trialProportional hazards modelPearson product-moment correlation coefficientOverall survivalStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of surrogate end-points such as progression-free survival (PFS) and other time-to-event (TTE) end-points is common in multiple myeloma (MM) clinical trials. This systematic review characterises all published randomised controlled trials (RCTs) in MM using PFS or other TTE end-points between 2005 and 2019 and assesses strength of surrogacy of PFS for overall survival (OS). The association between OS hazard ratios (HRs) and PFS HRs was evaluated with linear regression, and the coefficient of determination with Pearson's correlation. We identified 88 RCTs of which 67 (76%) used PFS as the primary/co-primary end-point. One trial indicated whether progression was biochemical or clinical. Of the variance in OS, 39% was due to variance in PFS. Correlation between PFS and OS was weak (0.62, 95% confidence interval [CI] 0.38-0.78). In newly diagnosed MM, 43% of the variance in OS was due to changes in PFS. The correlation between PFS and OS was weak (0.65, 95% CI 0.30-0.84). In relapsed/refractory MM, 58% of the variance in OS was due to changes in PFS. Correlation between PFS and OS was medium (0.76, 95% CI 0.42-0.91). We demonstrate that PFS and progression characteristics are characterised poorly in MM trials and that PFS is a poor surrogate for OS in MM.

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)0,141
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,404
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1410,404
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,025
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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