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 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 | 0,012 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».