Disease-free survival as a surrogate for overall survival in early-stage pancreatic cancer trials: a correlation meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Disease-free survival (DFS) is frequently used as the primary endpoint in trials of adjuvant and neoadjuvant therapies for early-stage pancreatic cancer (PC), but its validity as a surrogate for overall survival (OS) remains uncertain. This study evaluates the strength and consistency of DFS as a surrogate for OS in early-stage PC trials. Methods and analysis: This systematic review and meta-analysis followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Trials of early-stage PC involving drug therapy were identified through PubMed, Embase and Cochrane CENTRAL databases, and data on DFS and OS with HR and CIs were extracted. Trial-level surrogacy of DFS for OS was assessed using weighted linear regression, calculating the coefficient of determination (R²) and surrogate threshold effect (STE). Results: 29 trials involving 6777 patients were included. In adjuvant trials, HR of DFS strongly correlated with HR of OS (R²=0.70) at trial-level, with the STE of 0.94 indicating the maximum DFS HR beyond which OS benefit was unlikely. The correlation strength differed between phase III (R²=0.71) versus phase II (R²=0.67) trials. This correlation was stronger in trials including radiation therapy (R²=0.81) and trials in the neoadjuvant setting (R²=0.90). No trial in our study was a registration trial of a new molecule and all involved chemotherapy. Conclusion: Treatment effects on DFS had a strong correlation with treatment effects on OS, making DFS a potential surrogate endpoint for OS in early-stage PC trials of cytotoxic chemotherapies, but its use in registration trials requires careful consideration due to variability across treatment settings and trial designs. PROSPERO registration number: CRD42024595441.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».