Toxicity-benefit analysis of advanced prostate cancer trials using weighted toxicity scoring
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The weighted toxicity score (WTS) is a metric suitable for comparing the toxicity burden in experimental versus control arms of randomized controlled trials (RCTs). When paired with clinical endpoints, the WTS offers a framework to evaluate the toxicity-benefit profile of anti-cancer agents. This study applied the WTS to phase III advanced prostate cancer (PC) clinical trials. DESIGN: Select phase III PC RCTs with adverse event (AE) data were compiled. The WTS was calculated for each trial arm using 2 approaches: (1) all AEs (A-WTS) and (2) symptomatic AEs (S-WTS). Percent change in WTS between trial arms quantified the toxicity burden, while hazard ratios (HRs) for overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) were used to assess efficacy. RESULTS: Seventeen RCTs were analyzed (investigational agents: androgen-receptor signaling inhibitors [ARSi, n = 4], poly (ADP-ribose) polymerase inhibitor monotherapy [PARPi, n = 2], ARSi + PARPi [n = 3], ARSi + ARSi [n = 3], triplet therapy [n = 3], and docetaxel as well as Lutetium-177 (177Lu)-PSMA-617) [n = 1 each]). Overall, toxicity and efficacy were greater among experimental than control arms (median A-WTS 6.62 vs. 4.10; median S-WTS 3.91 vs. 3.08; median HR for OS 0.75, median HR for PFS 0.61). ARSi + PARPi studies observed the highest average A-WTS increase (78%), whereas ARSi + ARSi and triplet therapy trials noted the lowest average A-WTS increases (31% and 32%, respectively) with favorable clinical outcomes. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: RCTs demonstrated increased toxicity in experimental arms relative to controls, with both toxicity and survival outcomes varying across therapeutic strategies.
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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 | 0,184 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».