Challenges and opportunities of predicting overall survival benefit from improvements to recurrence-free survival in stage II/III melanoma: a correlation meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background We evaluated the association between treatment effects on recurrence-free survival (RFS) and overall survival (OS) in randomized controlled trials (RCTs) studying resected stage II/III melanoma. Methods Hazard ratios (HRs) of RFS and OS were obtained from a literature review. Bivariate random-effects meta-analysis (BRMA) and weighted linear regression (WLR) models estimated correlations [95% confidence interval (CI)] between HR RFS and HR OS . Slopes and intercepts of surrogacy equations were estimated. Surrogate threshold effect was derived from WLR for various sample sizes. Validity and predictive performance of WLR were assessed using leave-one-out cross-validation. Sensitivity analyses evaluated impact of RCTs violating proportional hazards assumption, publication year, treatments' mechanism of action, and cancer stage. Results Across 30 RCTs, treatments included interferon-α ( n = 17), other immunotherapy-containing regimens ( n = 10), immune checkpoint inhibitors ( n = 3), and targeted therapies ( n = 2). BRMA (0.68, 95% CI 0.45-0.82) and WLR (0.71, 95% CI 0.42-0.87) estimated moderate correlation between HR RFS and HR OS . Surrogate threshold effect was 0.66/0.68 for studies with 800/1000 patients. Slope coefficients were statistically significant in both models (95% CI 0.09-0.61 BRMA; 95% CI 0.41-0.92 WLR). The 95% prediction intervals around the HR OS predicted by WLR accurately contained 29/31 (93.5%) of observed HR OS . Across sensitivity analyses correlations ranged between 0.69 and 0.84 (BRMA) and 0.55 and 0.77 (WLR). Conclusions Statistically meaningful correlation between HR RFS and HR OS can assist earlier predictions of OS benefit from improvements in RFS for RCTs in resected stage II/III melanoma and provide insights for the earlier evaluation of emerging therapies. Primary model predictions should be approached with caution as nearly half of the evidence base comprised interferon-α trials.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».