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Enregistrement W4410270135 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a2099

Win Ratio Analysis of BOREAS and NOTUS: Faster Trials, Clearer Wins for Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease With Type 2 Inflammation

2025· article· en· W4410270135 sur OpenAlexaff
Sanjay Ramakrishnan, Simon Couillard, Nayia Petousi, Jessica Bon, Ian Pavord, S.P. Bhatt, Klaus F. Rabe, W. Deng, C. Xia, J. Heble, Mena Soliman

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary diseaseInflammationDiseaseInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RATIONALE: Evaluation of multiple endpoints in clinical trials is often limited by the occurrence of an endpoint of lower clinical importance. Win ratio analysis categorizes outcomes by importance, allowing comparisons of multiple endpoints between treatments. In this analysis, we used win ratio to compare the efficacy of add-on dupilumab 300 mg every 2 weeks (q2w) vs placebo using pooled data from the BOREAS and NOTUS phase 3 trials in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and type 2 inflammation. METHODS: BOREAS (NCT03930732) and NOTUS (NCT04456673) were phase 3 randomized, double-blind, placebo-controlled trials that enrolled patients with COPD, moderate-to-severe airflow limitation and type 2 inflammation (blood eosinophil count ≥300 cells/µL at screening) on triple therapy. Patients were randomized 1:1 to receive add-on dupilumab 300 mg or placebo subcutaneously q2w for 52 weeks. Win ratio analysis compares each patient on dupilumab to each patient on placebo for occurrence of events in the pooled ITT populations. For each pair of comparison, multiple endpoints were ordered regarding clinical importance, with 3 outcomes possible for each endpoint for dupilumab vs placebo: dupilumab win, tie, placebo win. Endpoints were ranked by clinical importance; avoiding hospital was most important, followed by moderate exacerbations, lung function loss, and symptom deterioration. RESULTS: Evaluation of the pooled populations (dupilumab n = 938; placebo n = 934) across the composite endpoints for occurrence-of-event resulted in participants receiving dupilumab being 32% more likely to avoid hierarchically important clinical deterioration with dupilumab compared with placebo (1.32; 95% CI 1.17, 1.49). We also observed a higher win ratio for dupilumab for all 5 occurrence-of-event endpoints evaluated: death/hospital admission/emergency department (ED) visit ≥24 h (7.6% vs 5.6%), moderate exacerbation or ED visit <24 h (22.1% vs 17.9%), total number of moderate or severe (hospitalized) exacerbations during the study period (3.8% vs 2.8%), percent predicted post-bronchodilator forced expiratory volume in 1 second (FEV1) worsening from baseline by ≥ 10%, or post-bronchodilator FEV1 worsening for ≥ 100 mL at Week 52 (12.1% vs 8.2%) and improvement in St. George's Respiratory Questionnaire or Respiratory Symptom Tool for COPD scores (2.0% vs 1.5%). CONCLUSIONS: In patients with COPD and type 2 inflammation, receiving dupilumab increased the likelihood of avoiding the composite of death, hospitalization, exacerbations, worsening symptoms, and worsening lung function by 32% over 12 months of treatment. The win ratio provides a powerful clinically meaningful endpoint that could change how phase 3 trials are conducted in COPD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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