Messen die onkologischen Rahmenwerke von ASCO und ESMO den klinischen Nutzen?
- Saluja R & al.
- JAMA Oncol
- Univadis
- Clinical Summary
Erkenntnis
- Die Rahmenwerke zum Nutzen der American Society of Clinical Oncology (ASCO) und der European Society for Medical Oncology (ESMO) weisen niedrige bis moderate Korrelationen mit den absoluten Messwerten zum klinischen Nutzen auf.
- Die Rahmenwerke zum Nutzen der ASCO weisen eine höhere Korrelation mit den relativen Messwerten zum klinischen Nutzen im Vergleich zu den absoluten Messwerten auf, jedoch nicht die Rahmenwerke der ESMO.
Warum das wichtig ist
- Die Meldung der auf der eingeschränkten mittleren Überlebenszeit (RMST) basierenden Behandlungseffekte, zusätzlich zu den anderen üblicherweise berichteten Messwerten bei der Evaluierung der Ereigniszeit-Endpunkte, spiegelt die tatsächliche absolute Größe des beobachteten Überlebensnutzens wider.
Studiendesign
- Metaanalyse von 107 eigenständigen randomisierten klinischen Phase-III-Studien.
- 106 Bewertungspunkte zum klinischen Nutzen (CBS) der ASCO und 84 Grade zum vorläufigen Ausmaß des klinischen Nutzens (PMCBG) der ESMO wurden berechnet.
- Finanzierung: Nicht offengelegt.
Wesentliche Ergebnisse
- Der mittlere ASCO-CBS betrug 30,85 und der mittlere ESMO-PMCBG lag bei 2,65.
- Die ESMO-PMCBG wiesen niedrige bis moderate Korrelationen in der Differenz der RMST (Korrelationskoeffizient nach Spearman: [p] = 0,44) und moderate bis hohe Korrelationen mit einem mittleren Unterschied im Überleben (p = 0,64) gegenüber den Messwerten zum absoluten Überlebensnutzen auf.
- Die CBS der ASCO wiesen niedrige bis moderate Korrelationen in der Differenz der RMST (p = 0,43) und des mittleren Unterschieds im Überleben (p = 0,44) gegenüber den Messwerten zum absoluten Überlebensnutzen auf.
- Im Vergleich zum relativen Messwert des Überlebens (HR) wiesen die ESMO-PMCBG eine niedrigere Korrelation (p = 0,47) und die ASCO-CBS eine höhere Korrelation (p = 0,76) auf.
Einschränkungen
- Einschränkungen in Zusammenhang mit den Algorithmen zur Rekonstruktion individueller Patientendaten.
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