LIVER-R study protocol: a global real-world study of durvalumab-based regimens in patients with hepatobiliary cancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Durvalumab-based regimens have improved outcomes compared with standard of care in unresectable hepatocellular carcinoma (uHCC) and advanced biliary tract cancer (aBTC) clinical trials. Here we describe the protocol for the LIVER-R study, which will evaluate long-term outcomes with durvalumab-based regimens in patients with hepatobiliary cancers in real-world settings. METHODS: LIVER-R (NCT06252753) is an observational study aiming to initially enroll ~2500 adults with uHCC or aBTC from ~179 sites in 22 countries. Patients treated with durvalumab-based regimens as part of routine clinical practice or a global early access program will be included. The primary outcome is overall survival. Secondary outcomes include duration of treatment, progression-free survival, treatment patterns and safety. Data will be collected at baseline and every 6 months. The study will include a baseline period of up to 5 years before index date (initiation of first-line durvalumab-based regimen) and a follow-up period from index until death, loss to follow-up, withdrawal, or study end. Study variables will be analyzed descriptively; time-to-event outcomes will be analyzed using the Kaplan-Meier method. CONCLUSIONS: LIVER-R will produce a large, global, real-world standardized dataset of patients with uHCC or aBTC treated with a durvalumab-based regimen, providing insights into real-world clinical practice. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: www.clinicaltrials.gov identifier is NCT06252753.
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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 | 0,035 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,008 |
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 ».