Association between control group therapy and magnitude of clinical benefit of cancer drugs
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the impact of control group therapy on clinical benefit scales such as American Society of Clinical Oncology Value Framework (ASCO-VF), European Society for Medical Oncology Magnitude Clinical Benefit Scale (ESMO-MCBS), National Comprehensive Cancer Network (NCCN) Evidence Blocks and ASCO Cancer Research Committee (ASCO-CRC). We searched Drugs@FDA to identify cancer drugs approved between January 2012 and December 2021 based on randomized trials (RCTs). Definition of substantial clinical benefit was based on recommendations for each scale. Associations between characteristics of control group therapy and clinical benefit were explored using logistic regression. RCTs with a control group of active treatment plus placebo were associated with significantly lower odds of substantial benefit with ESMO-MCBS (OR 0.27, P = 0.003) and ASCO-VF (OR 0.30, P = 0.008) but not with NCCN Evidence Blocks or ASCO-CRC. This effect was attenuated and lost statistical significance without adjustment for quality of life (QoL) and/or toxicity (ESMO-MCBS OR 0.50, P = 0.17; ASCO-VF OR 0.49, P = 0.11). Clinical benefit scales can be sensitive to control group therapy. RCTs with substantial overlap between experimental and control therapy showed lower magnitude of clinical benefit using ESMO-MCBS and ASCO-VF scales; possibly due to differences in the weighting of QoL and toxicity between different frameworks.
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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 | 0,199 | 0,425 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».