The value of real-world evidence in supporting targeted therapies for patients with rare oncogenic drivers in mNSCLC
Notice bibliographique
Résumé
With the ongoing discovery of various oncogenic driver mutations in metastatic non-small cell lung cancer (mNSCLC), a precision medicine approach has emerged, characterized by targeted therapies for select patient populations. Randomized controlled trials (RCT) remain the gold standard for evaluating efficacy and safety of such therapies; however, RCTs evaluating treatments for rare oncogenic drivers still face limitations, given small populations, potentially long-time horizon for outcome events to occur, and underrepresentation of certain subgroups. For these targeted therapies, the complementary nature between real-world evidence (RWE) and RCT may expand the totality of evidence available, to better inform treatment decision-making. In particular, treatments for rare oncogenic drivers can benefit from RWE that provides additional, generalizable clinical insights for subgroups underrepresented or ineligible for RCT, or confirms outcomes observed in RCT. As a discipline, RWE has seen significant advances in methodology and healthcare stakeholder acceptability, with potential for even greater innovation, and presents a valuable opportunity to support decision-making around access and use of targeted therapies for rare oncogenic drivers in mNSCLC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».