Optimizing oncology drug development: systematic review of 22 years of myeloma randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although myeloma represents a key success story in oncology, some drugs have failed to meet primary endpoints in randomized controlled trials (RCTs), despite promising early phase activity. This analysis aimed to understand factors that increase the likelihood of meeting primary endpoints in myeloma RCTs. METHODS: Myeloma RCTs published through October 2023 were identified using MEDLINE, PubMed, Embase, and the Cochrane Registry. Studies were classified as head-to-head (substituting 1 regimen for another) or add-on (adding 1 drug to existing regimen). Trials were considered successful if they achieved statistical significance for primary outcomes. Logistic regression identified predictors of meeting trial endpoints. RESULTS: A total of 145 comparisons from 123 RCTs were included. Only 2 factors were independently associated with meeting primary endpoints in multivariate analysis. Higher median participant age was associated with lower odds of meeting the primary endpoint (odds ratio [OR] per 1-year increase = 0.90, 95% confidence interval [CI] = 0.83 to 0.98). Overall survival (OS) was the primary endpoint in 20 of 145 comparisons, of which 3 of 20 met their endpoint. Selecting OS as primary endpoint was associated with reduced likelihood of success compared with progression-free survival by 94% (OR = 0.06, 95% CI = 0.01 to 0.23). Head-to-head design was not associated with lower success rates than add-on design (OR = 0.59; 95% CI = 0.22 to 1.62). CONCLUSION: Two key factors predicted higher likelihood of meeting endpoints: younger patient age and primary endpoints other than OS. Although head-to-head design is considered riskier, it was not associated with decreased success. This analysis aims to better inform clinicians, industry, and regulators in myeloma drug development.
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 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 | 0,031 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».