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背景:医療専門家、支払者、健康技術組織に新しい治療法の推定生存利益を知らせるために、統計的方法を使用して、予想される臨床的利益と新しい介入のコストをモデル化できます。これは、すべての進行イベントを説明するデータが不完全であり、長期的な生存結果がまだ確立されていない新しい治療法に特に関連しています。急速に成長しているB細胞がん、びまん性大細胞リンパ腫(DLBCL)の患者では、「硬化」(長期生存者[LTS])と「非硬化」の両方が存在すると、不均一な臨床的有効性の結果が観察されます。' 忍耐。混合硬化速度モデルは、この不均一性をキャプチャする際の従来の標準パラメトリック生存モデルへの代替アプローチを表しています。この分析の目的は、ポラチュズマブヴェドチン(POLA) +ベンダマスチン(B) +リツキシマブ(R)治療(POLA + BR)による長期生存を推定するために、中間エンドポイントとして無増悪生存(PFS)を使用することでした。これらの生存の推定値は、将来の経済分析を知らせるために利用されます。 方法:GO29365試験のフェーズIIランダム化コホート(NCT02257567)のデータのデータを使用して、再発/難治性(R/R)DLBCLの患者における全生存率(OS)の利益とPOLA+BRのみのLTSの割合を推定しました。。標準のパラメトリック生存モデルに加えて、各治療群で混合硬化率モデルを評価し、PFSが通知したOSとOSの両方を調査しました。 結果:推定平均OSは、標準パラメトリックメソッドを使用したBRでは、POLA+BRで3。78年、BRで1。07年、混合硬化速度モデル(PFSが通知するOS)を使用して4。00年と1。02年でした。混合硬化速度モデルを使用したLTSの割合は、Pola+Brの場合は23.0%(95%信頼区間:9.3、45.36)に対して、BRで0%でした(一般化されたガンマ分布を仮定)。テストした外挿方法のうち、混合硬化速度モデルの予測は、GO29365の観察された生存データと最もよく合っていました。 結論:これらのモデルは、BR単独と比較して、POLA+BRは、想定される分布に応じて、22.0〜26.6%のLTの割合が高いことを示唆しています。ただし、ポイント推定値の信頼区間の上限と下限は9〜45%に達しています。
背景:医療専門家、支払者、健康技術組織に新しい治療法の推定生存利益を知らせるために、統計的方法を使用して、予想される臨床的利益と新しい介入のコストをモデル化できます。これは、すべての進行イベントを説明するデータが不完全であり、長期的な生存結果がまだ確立されていない新しい治療法に特に関連しています。急速に成長しているB細胞がん、びまん性大細胞リンパ腫(DLBCL)の患者では、「硬化」(長期生存者[LTS])と「非硬化」の両方が存在すると、不均一な臨床的有効性の結果が観察されます。' 忍耐。混合硬化速度モデルは、この不均一性をキャプチャする際の従来の標準パラメトリック生存モデルへの代替アプローチを表しています。この分析の目的は、ポラチュズマブヴェドチン(POLA) +ベンダマスチン(B) +リツキシマブ(R)治療(POLA + BR)による長期生存を推定するために、中間エンドポイントとして無増悪生存(PFS)を使用することでした。これらの生存の推定値は、将来の経済分析を知らせるために利用されます。 方法:GO29365試験のフェーズIIランダム化コホート(NCT02257567)のデータのデータを使用して、再発/難治性(R/R)DLBCLの患者における全生存率(OS)の利益とPOLA+BRのみのLTSの割合を推定しました。。標準のパラメトリック生存モデルに加えて、各治療群で混合硬化率モデルを評価し、PFSが通知したOSとOSの両方を調査しました。 結果:推定平均OSは、標準パラメトリックメソッドを使用したBRでは、POLA+BRで3。78年、BRで1。07年、混合硬化速度モデル(PFSが通知するOS)を使用して4。00年と1。02年でした。混合硬化速度モデルを使用したLTSの割合は、Pola+Brの場合は23.0%(95%信頼区間:9.3、45.36)に対して、BRで0%でした(一般化されたガンマ分布を仮定)。テストした外挿方法のうち、混合硬化速度モデルの予測は、GO29365の観察された生存データと最もよく合っていました。 結論:これらのモデルは、BR単独と比較して、POLA+BRは、想定される分布に応じて、22.0〜26.6%のLTの割合が高いことを示唆しています。ただし、ポイント推定値の信頼区間の上限と下限は9〜45%に達しています。
BACKGROUND: To inform healthcare professionals, payers and health technology organisations of estimated survival benefits of new treatments, statistical methods can be used to model the projected clinical benefits versus costs of new interventions. This is particularly relevant for new treatments where data describing all progression events are incomplete and long-term survival outcomes are not yet established. In patients with the fast-growing B-cell cancer, diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL), heterogeneous clinical efficacy outcomes are observed with the presence of both 'cured' (long-term survivors [LTS]) and 'non-cured' patients. Mixture cure rate models represent an alternative approach to traditional standard parametric survival models as they capture this heterogeneity. The aim of this analysis was to use progression-free survival (PFS) as an intermediate endpoint to estimate long-term survival with polatuzumab vedotin (Pola) + bendamustine (B) + rituximab (R) treatment (Pola+BR); these survival estimates will be utilised to inform future economic analyses. METHODS: Using data from the Phase II randomised cohort of the GO29365 trial (NCT02257567), we estimated the overall survival (OS) benefit and proportion of LTS with Pola+BR versus BR alone in patients with relapsed/refractory (R/R) DLBCL. Alongside standard parametric survival models, a mixture cure rate model was evaluated for each treatment arm, exploring both OS and OS informed by PFS. RESULTS: The estimated mean OS was 3.78 years for Pola+BR versus 1.07 years for BR using standard parametric methods and 4.00 years versus 1.02 years using a mixture cure rate model (OS informed by PFS). The proportion of LTS using the mixture cure rate model was 23.0% (95% confidence interval: 9.3, 45.36) for Pola+BR versus 0% for BR (assuming a generalised gamma distribution). Of the extrapolation methods tested, mixture cure rate model predictions were best aligned with the observed survival data in GO29365. CONCLUSIONS: These models suggest that compared with BR alone, Pola+BR is associated with a higher proportion of LTS ranging from 22.0 to 26.6%, depending on the distribution assumed. However, the upper and lower limits of the confidence intervals of the point estimates are reaching from 9 to 45%.
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