Challenges with Estimating Long-Term Overall Survival in Extensive Stage Small-Cell Lung Cancer: A Validation-Based Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Sukhvinder Johal,1 Lance Brannman,2 Victor Genestier,3 Hélène Cawston4 1Oncology Market Access and Pricing, AstraZeneca, Cambridge, UK; 2Oncology Market Access and Pricing, AstraZeneca, Gaithersburg, MD, USA; 3Health Economic and Outcomes Research, Amaris Consulting, Toronto, Ontario, Canada; 4Health Economic Outcomes Research, Amaris Consulting, Paris, FranceCorrespondence: Sukhvinder Johal, Oncology Market Access and Pricing, AstraZeneca, Cambridge, UK, Tel +44 7384 905033, Email sukhvinder.johal@astrazeneca.comObjective: The study aimed to explore methods and highlight the challenges of extrapolating the overall survival (OS) of immunotherapy-based treatment in first-line extensive stage small-cell lung cancer (ES-SCLC).Methods: Standard parametric survival models, spline models, landmark models, mixture and non-mixture cure models, and Markov models were fitted to 2-year data of the CASPIAN Phase 3 randomised trial of PD-L1 inhibitor durvalumab added to platinum-based chemotherapy (NCT03043872). Extrapolations were compared with updated 3-year data from the same trial and the plausibility of long-term estimates assessed.Results: All models used provided a reasonable fit to the observed Kaplan–Meier (K-M) survival data. The model which provided the best fit to the updated CASPIAN data was the mixture cure model. In contrast, the landmark analysis provided the least accurate fit to model survival. Estimated mean OS differed substantially across models and ranged from (in years) 1.41 (landmark model) to 4.81 (mixture cure model) for durvalumab plus etoposide and platinum and from 1.01 (landmark model) to 2.00 (mixture cure model) for etoposide and platinum.Conclusion: While most models may provide a good fit to K-M data, it is crucial to assess beyond the statistical goodness-of-fit and consider the clinical plausibility of the long-term predictions. The more complex cure models demonstrated the best predictive ability at 3 years, potentially providing a better representation of the underlying method of action of immunotherapy; however, consideration of the models’ clinical plausibility and cure assumptions need further research and validation. Our findings underscore the significance of adopting a clinical perspective when selecting the most appropriate approach to model long-term survival, particularly when considering the use of more complex models.Keywords: survival analysis, parametric extrapolation, spline model, cure models, landmark model, extensive stage small-cell lung cancer
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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 | 0,080 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».