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Enregistrement W4414450104 · doi:10.1159/000548606

Surrogate Endpoints for Overall Survival in Advanced Hepatocelluar Carcinoma in the Era of Immunotherapy: A Trial Level Meta-Analysis

2025· article· en· W4414450104 sur OpenAlexaff
Yacob Saleh, Zeynep Baskurt, Abdul Rehman Farooq, Rachel Goodwin, Jennifer J. Knox, Grainne O ́Kane, Eric X. Chen

Notice bibliographique

RevueLiver Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensOttawa HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurrogate endpointOverall survivalClinical endpointProgression-free survivalEndpoint DeterminationSurvival analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Systemic therapy containing immune checkpoint inhibitors (ICIs) has become the standard of care for patients with advanced hepatocellular carcinoma (HCC). A prior analysis from the pre-ICI era demonstrated a moderate correlation between progression-free survival (PFS) and overall survival (OS). We performed a literature-based meta-analysis to include randomized phase III trials (RCTs) of ICIs to evaluate surrogate endpoints for OS in advanced HCC. Methods: RCTs evaluating systemic therapies in advanced HCC published/presented between 2007 and 2024 were identified through a systemic literature search. Hazard ratios (HRs) for OS and PFS were extracted. The change in the overall response rates (ΔORR) was calculated as the difference between experimental and control arms. Pearson correlation and mixed-effects meta-regression analyses were performed. Strength of correlation was determined using the criteria from the Institute for Quality and Efficiency in Health Care (IQWIG). Surrogate threshold effect (STE) was determined for each comparison when possible. Subgroup analysis was performed. A p < 0.05 was considered to be statistically significant. Results: In total, 21 1st-line and 12 2nd-line RCTs were included. Of 1st-line RCTs, 48% evaluated ICIs either alone or in combination. There was a weak correlation between HR-PFS and HR-OS (n = 18, r = 0.64, 95% confidence interval (CI): 0.25–0.85, p = 0.004) and no correlation between ΔORR and HR-OS (n = 21, r = 0.42, 95% CI: −0.01 – 0.72, p = 0.06). The STE for HR-PFS was 0.68. Subgroup analyses revealed a moderate correlation between HR-PFS and HR-OS in 1st-line RCTs enrolling fewer patients with nonviral etiology (n = 9, r = 0.75, 95% CI: 0.17–0.94, p = 0.02). There was, however, a strong correlation between HR-PFS and HR-OS in 2nd-line RCTs (n = 10, r = 0.90, 95% CI: 0.61–0.98, p < 0.001). The STE for HR-PFS in 2nd-line RCTs was 0.87. Conclusion: The correlation between HR-PFS and HR-OS is weak in 1st-line RCTs in advanced HCC where OS remains the most appropriate endpoint. There is a strong association between HR-PFS and HR-OS for 2nd-line RCTs, suggesting that PFS is a suitable surrogate endpoint in that setting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,074
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,154 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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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