原題
Exposure-Response-Based Multiattribute Clinical Utility Score Framework to Facilitate Optimal Dose Selection for Oncology Drugs.
背景:腫瘍治療薬選択のための従来の最大耐量アプローチは限られており、FDAは有効性、安全性、および薬物動態/薬力学データを説明する全体的な方法を推奨している。
方法:曝露-反応(ER)に基づく臨床的有用性スコア(CUS)の枠組みは、利益とリスクを単一の測定に組み合わせるために開発され、専門家の知識に基づいて様々なエンドポイントを重み付けするためにユーザー定義の有用性関数を利用した。
結果:50を超える腫瘍学プログラムからのデータが分析され、最も高いCUSおよび最適なベネフィット-リスク比が推奨用量と一致していることが示され、有効性よりも安全性を支持する傾向が強調された。
結論:ERベースのCUSフレームワークは、腫瘍の用量最適化に役立ち、治療効果とリスクのバランスをとる上で統合されたデータ解析の重要性を強調している。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO.24.00349
PMID: 39226490
コメント