For all del - dette er ikke mine tall - slike beregninger er jeg ikke kapabelt til. Dette er Boblegutten og
også Polygon som har utarbeidet.
Dersom man går tilbake til innleggene til Bobble og Poly på tråden så mener jeg 40/30 avlesning sannsynlig ble passert ca 06. desember. Så ja vi er i mellom 30/40 og 29/41 mest sannsynlig, forutsatt da at avlesning ikke har skjedd uten at vi vet om det.
Birgitte, klar over det, tenkte på din median beregning, som jeg kalte snitt.
Synes innlegget ditt var betimelig og interessant. Vanligvis ligger sannheten nærmest en median eller snittverdi spør du meg.
Verden er skrudd sammen sånn at man aldri kan være helt sikker på noen ting - det er alltid sannsynligheter man må forholde seg til.
Det er nå @ketilaaj sine utregninger som er klart best til å vurdere riskoen for god eller “dårlig” avlesning på forskjellige tidspunkter nå. Hans utregning med den mer “optimistiske” CM-511 som sammenligning sa at vi bikket 50% sannsynlighet for et signifikant resultat (eller bedre) allerede 1. oktober. Med den mer nøkterne sammenligningen CM-067, så delte han tilsvarende graf på chatten som sa at vi bikker 50% sannsynlighet for signifikant resultat på selveste nyttårsaften (og da er den naturlig nok et sted mellom 40% og 50% nå). Det er en måned før min utregning. Grunnen til at vi får forskjellige datoer er at hans metode regner median av et stort antall mulige avlesninger, mens min metode summerer hvilken sannsynlighet hver eneste pasient bidrar til en event med.
Og det er en grunn til at jeg skriver “dårlig” i anførselstegn her. Det er et stort spenn under signifikans (p<0.05) som viser at UV1 mest sannsynlig fungerer. Alt under HR=0.80 vil i mine øyne være et godt resultat, og kunne tiltrekke seg en partner som vil gjennomføre en fase 3. Og at vi er under en HR på 0.80 nå er veldig sannsynlig.
Som @Boblegutten og jeg har påpekt, så starter hans metode med å definere en effekt av UV1 som tilsvarer HR=0.60, og starter således i “motsatt ende”. Hans datoer sier noe om hvor tidlig vi da kan få et slikt resultat (og hvilke PFS-plot det vil gi), men ikke hvor sannsynlig det er.
Takk for oppsummeringen av disse 3 metodene og utregningene.
Da har vi her fått et tidsnært innlegg til å forholde oss enkelt til i dagene og ukene fremover.
https://image-ppubs.uspto.gov/dirsearch-public/print/downloadPdf/11529403
Ultimovacs utvider og presiserer grunnpatentet (14 → 20 claims).
Kan det gi noe lenger patent tid tror du?
Nei, bare mer biff.
Under er det en oppdatert presentasjon av resultatene fra den statistikk beregningene av INITUM og NIPU. Her er de presentert i samme plot (resultatene er de samme som før, bare presentert på en litt annen måte).
For Initium finnes det forskjellige studier som kan brukes som referanse. CM-067 er den som ble lansert først, mens jeg har valgt CM-511, fordi den har høyere N og er gjort senere i tid. Hovedforskjellen er at CM-511 gir kortere mPFS (10 måneder) enn CM-067(11.5 måneder), og gir dermed en tidligere dato enn om CM-067 hadde blitt brukt i beregningene. Det er litt rart at de gir såpass forskjellig mPFS. Jeg har ikke funnet litteratur som gir en klar forklaring på forskjellen og jeg finner heller ikke forskjell i inkluderingskriteriene.
(NB : dette er statistiske beregninger og angir sannsynligheten for at resultatet oppstår basert på antakelsene i metoden. => Husk datarisiko)
Takk for en meget interessant oppdatering.
Du sier at du ikke finner noen forklaring på forskjellen i mpfs mellom de to undersøkelsene. Er ikke det bare et mål på den naturlige variasjonen i pfs blant pasientene. Ett standardavvik std kan vel beregnes for de respektive mpfs, og dermed om forskjellen mellom 10 og 11.5 måneder er signifikant eller ei. Dvs at man kan sansynliggjøre/beregne en mpfs for kommende sammenlignbare undersøkelser, les INITIUM, med tilhørende slingringsmonn for å benytte det ordet.
Mulig det er en naturlig variasjon, og det hadde vært interessant å finne ut om det var forklaringen. Jeg tror det er litt mer komplisert enn bare å sammenlikne std fra mpfs, da fordelingen til de lange eventene ikke er normalfordelt.
Skjønner det blir mere komplisert når det ikke er normalfordelt. Dog det hadde vært meget interessant å vist spredning/fordelingen av pfs, ikke bare mpfs. Vet ikke om pfs for hver enkelt pasient er offentlig tilgjengelig.
Akkurat som mpfs for CM-511 og 067 gir føringer for hvilken mpfs man kan forvente i INITIUM, ville vel tilsvarende være tilfelle for variasjon i pfs.
Dog iogmed at antall pasienter i konrollarmen i INITIUM er mye lavere enn CM-511 og 067, vil selvsagt spredningen i pfs være større, noe som gjør mpfs mindre forutsigbar.
Uansett, det blir vel uansett ikke lenge til vi har fasitten, hva lenge betyr, tror jeg er ganske individuelt her inne.
Vil tro det er pga. naturlig variasjon. Såvidt jeg vet er ikke pfs for individuelle pasienter fra studier av denne størrelsen tilgjengelig.
Studiepopulasjonene virker å være veldig like. Noen små forskjeller i % med hjernemetastaser og høyere andel av pasienter med uavklart pd-l1 status i CM-067. I CM-067 oppgir de CI for mPFS (8,7 - 19,3) så det er jo et ganske stort spenn som mPFS kan havne i. Det finnes også andre faktorer som er vanskeligere å fange opp, men som potensielt kan påvirke resultatene. Eksempelvis hvilke type sentre som har rekruttert pasienter. Hvis det er tertiære sentre med lange reisevei kan dette potensielt selektere for mer indolent biologi, men dette blir ganske spekulativt.
Hadde det vært mulig å prøve å ta høyde for mulig variasjon i mPFS? Eksempelvis at man simulerer en fordelingen av ulike mPFS og så trekker mPFS tilfeldig? Eller vil man ende opp med samme resultat da?
Beklager sein respons Boykie. Meget interessant at vi endelig har en mpfs med tilhørende CI som jeg antar er forkortelse for confidence interval. Isåfall, hvilken % er oppgitt for dette CI, 95%. Det at vi her ikke har en normalfordeling som Kjetilaaj var inne på, kompliserer vel bildet noe.
PS, googlet litt, og fant vel ut at det er CI95% det er snakk om.
Ja, det er 95%
Om du gjør samme simuleringen for INITIUIM en gang til, det er vel å forvente så å si identisk resultat/kurve?
I stedet for å velge CM-511 eller CM-067, er det ikke mulig på noe god måte å slå sammen disse studiene for bruk som kontrollgruppe? Kun en tanke siden dere fagfolk ikke har funnet noe differanse mellom dem, ville gitt høyere antall noe du har lagt til grunn for ditt valg av kontrollgruppe.
Simuleringene repeterbare. Så lenge inputen ikke endrer fås samme svar.
I prinsippet er det ikke noe i veien for å lage en fiktiv KM kurve, men vi vet ikke noe mer etter å ha kjørt analysen med den inputen. Motivasjonen min var å kun bruke tilgjengelig informasjon og se hva som kom ut av det for å få et estimat i forhold til historisk kontroll.
Men det @Stupet vel mente her var å lage en syntetisk kontroll som er et nøyaktig gjennomsnitt av CM-067 og CM-511. Jeg har også vært inne på den tanken - og er jo egentlig en smal sak.
Nå er ikke forskjellen på 10 og 11.5 måneder mPFS så stor at det nødvendigvis er relevant å se på scenarioer som faller i mellom dette. Jeg ville vært mer bekymret for at kontrollarmen har en mPFS som er høyere enn 11.5 måneder, det er det som virkelig kan tulle med alle beregningene som er gjort her.
Som jeg skrev i den andre tråden i går, så er mPFS i seg selv helt uten betydning både i min og @ketilaaj sine utregninger. Det er først og fremst mellom 3 og 9 måneder at de to plottene er forskjellige og gir forskjellen i datoer.
Å lage et KM-plot som er et gjennomsnitt av to er veldig enkelt og heller ikke metodologisk tvilsomt (i større grad enn det allerede er).
