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Enregistrement W1876898604 · doi:10.1183/13993003/erj.44.suppl_58.1929

Analysis of overall survival (OS) in two large open-label phase III studies (LUX-Lung 3 [LL3] and LUX-Lung 6 [LL6]) comparing afatinib with chemotherapy (CT) in patients (pts) with advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) harboring common (Del19/L858R) epidermal growth factor receptor mutations (EGFR mut)

2014· article· en· W1876898604 sur OpenAlexaff
Martin Sebastian, James Chih‐Hsin Yang, Lecia V. Sequist, Martin Schüler, Tony Mok, Nobuyuki Yamamoto, Kenneth J. O’Byrne, Vera Hirsh, Sarayut Lucien Geater, Caicun Zhou, Dan Massey, Victoria Zazulina, Yi‐Long Wu

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAfatinibInternal medicinePemetrexedOncologyGemcitabineLung cancerErlotinibProgression-free survivalCisplatinGastroenterologyChemotherapyEpidermal growth factor receptorCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Afatinib (A) is an oral, irreversible ErbB family blocker of EGFR, HER2, ErbB3 and ErbB4 signalling. A was compared with cisplatin/pemetrexed (LL3; 345 pts recruited globally) and gemcitabine/cisplatin (LL6; 364 Asian pts) in treatment-naïve pts with EGFR mut stage IIIB/IV NSCLC. A improved progression-free survival (PFS) vs CT in pts with common (Del19/L858R) EGFR mut. Here we present a pooled analysis of mature OS data among such pts. Methods: This analysis included 631/709 pts harboring common EGFR mut (Del19=355, L858R=276) randomized 2:1 to 40 mg A (n=419) or up to 6 cycles of standard CT (n=212). Results: Median follow-up for OS was 36.5 mo and 404 (64%) pts had died at the time of analysis (January 2014). 78% of pts received subsequent systemic therapies (median of 3 regimens); 68% in the CT group received EGFR tyrosine kinase inhibitors and 70% in the A group received CT. OS was significantly improved with A vs CT (median 27.3 vs 24.3 mo, HR=0.81 [CI 0.66, 0.99; p=0.037]). Among Del19 pts the HR=0.59 (CI 0.45, 0.77; p<0.001) and in L858R pts the HR=1.25 (CI 0.92, 1.71; p=0.160). Updated PFS and safety findings were consistent with earlier primary reports. Conclusions: This pooled analysis reveals that first-line A improves OS by 3 mo in pts with advanced NSCLC harboring common EGFR mut (Del19/L858R) compared with CT. This is the first analysis to show that genotype-directed therapy for EGFR mut pts can improve survival.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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