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Enregistrement W4410805241 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.e19521

Concordance between blinded independent central review committee and physician-assessed responses: Analyses based on a real-world external control arm in relapsed/refractory multiple myeloma using International Myeloma Working Group data.

2025· article· en· W4410805241 sur OpenAlexaff
Brian G.M. Durie, Laura Rosiñol, Katja Weisel, Sundar Jagannath, Muhaimen Siddiqui, Nicolle Bonar, Mostafa Shokoohi, Michael L. West, Paul Spin, Christian Hampp, James Harnett, Olivier Humblet, Jeannette Green, Alexander Breskin, Glenn S. Kroog, Qiufei Ma, Shaji Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensEVERSANA (Canada)
Organismes subventionnairesRegeneron Pharmaceuticals
Mots-clésMedicineMultiple myelomaConcordanceInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19521 Background: Blindedindependent central review (BICR) committees are often established for oncology trials to assessbestoverall response (BOR), while real-world (RW) studies typically rely on physician-assessed responses. To emulate clinical trial rigor, a BICR committee was implemented in the R5458-ONC-21101 RW data-derived external control arm study (NCT05673967) to evaluate BOR using International Myeloma Working Group (IMWG) criteria. A pre-specified concordance analysis compared BOR assessments between the BICR committee and treating site physicians. Methods: RW data were obtained from chart reviews at 15 participating International Myeloma Foundation IMWG sites. The BICR committee, comprised of three multiple myeloma experts, evaluated BOR through consensus voting. Per protocol, the committee reviewed case report forms consisting of data on serum and urine myeloma protein and free light chain levels; and, where available, bone marrow plasma cell percentage, presence of plasmacytomas, and bone lesion changes. Concordance between BICR- and physician-assessed BOR was evaluated for objective response rate defined as ≥partial response (PR), ≥very good partial response (VGPR), ≥complete response (CR), and stringent complete response (sCR), with non-evaluable responses excluded from the analysis. Cohen’s kappa (κ) was used to measure agreement, with values >0.6 indicating strong concordance. 1 Results: Of 279 evaluable lines of therapy from 203 patients (Table), the BOR of ≥PR was 45.2% by BICR assessment and 42.3% by treating physicians (κ=0.622). Concordance improved for BOR of ≥VGPR (22.2% by BICR vs 24.7% by treating physicians; κ=0.731) but was low for BOR of ≥CR (3.9% vs. 10.8%; κ=0.508) and sCR (1.1% vs. 4.7%; κ=0.364). Conclusions: BICR- and physician-assessed responses showed strong concordance for BOR of ≥PR and ≥VGPR. However, as expected, lower concordance for ≥CR and sCR was observed, as evaluation of CR per IMWG criteria requires a bone marrow biopsy, which is rarely performed in clinical practice. While the reliability of CR and sCR in RW data is less certain, these results suggest that BOR of ≥VGPR or ≥PR may be reliably ascertained in academic settings based on treating physician evaluations. 1. Landis JR, Koch GG. Biometrics 1977;33(1):159–74. Clinical trial information: NCT05673967 . Agreement of BICR- and physician-assessed responses. BICR assessed Physician assessed Observed agreement, % Cohen’s kappa* Number of evaluable lines of therapy 279 279 - - ≥PR, n (%) 126 (45.2) 118 (42.3) 81.4 0.622 ≥VGPR, n (%) 62 (22.2) 69 (24.7) 90.3 0.731 ≥CR, n (%) 11 (3.9) 30 (10.8) 93.2 0.508 sCR, n (%) 3 (1.1) 13 (4.7) 96.4 0.364 *A kappa value >0.6 indicates strong concordance. 1

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,684
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,040 · 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.

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
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Résumé présentoui

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