Quantitative benefit–risk assessment of data from the phase III ClarIDHy study of ivosidenib versus placebo in patients with mIDH1 cholangiocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Quantitative drug benefit-risk assessment (BRA) helps assess the magnitude of benefit and risk of new cancer therapies. This BRA aimed to summarize the evidence for the benefits and risks of ivosidenib versus placebo for the treatment of previously treated, locally advanced or metastatic mutant isocitrate dehydrogenase-1 cholangiocarcinoma using data from the pivotal phase III ClarIDHy study. Materials and methods: Cholangiocarcinoma experts determined relevant key benefit and risk criteria for ivosidenib and placebo to create a value tree and determined scales and weights. Multi-Criteria Decision Analysis modelling approaches were then applied to the ClarIDHy data to estimate the probability that the benefit-risk profile of ivosidenib was better than that of placebo. Results: = 61). The primary analysis [Scale Loss Score (SLoS) model] showed a 95.24% probability for the benefit-risk profile favoring ivosidenib versus placebo. Sensitivity analyses applying the SLoS model to alternative sets, and the linear and product models to the main and alternative sets, of benefit and risk criteria in the value tree also showed consistently high probability for the benefit-risk profile favoring ivosidenib versus placebo for all endpoints evaluated (SLoS model: >95%; linear model: >99%; product model: >94%). Similarly, the random weights analysis favored ivosidenib with all evaluated weights and results converging quickly towards the main analysis results. Conclusions: These results provide comprehensive evidence that ivosidenib is an effective treatment with a tolerable safety profile for this aggressive disease, supporting previous data (ClinicalTrials.gov NCT02989857).
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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 | 0,071 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».