Clinical outcomes in non‐small‐cell lung cancer patients with <i>EGFR</i> mutations: pooled analysis
Notice bibliographique
Résumé
Non-small-cell lung cancer (NSCLC) with mutations in the epidermal growth factor receptor (EGFR) is a distinct subgroup of NSCLCs that is particularly responsive to EGFR tyrosine-kinase inhibitors (TKIs). A weighted pooled analysis of available studies was performed to evaluate clinical outcome in patients with EGFR-mutated NSCLC who were treated with chemotherapy or EGFR TKIs. Median progression-free survival (PFS) times were pooled from prospective or retrospective studies that evaluated chemotherapy or single-agent EGFR TKIs (erlotinib or gefitinib) in patients with NSCLC and EGFR mutations. Among the studies identified for inclusion in the analysis, 12 evaluated erlotinib (365 patients), 39 evaluated gefitinib (1069 patients) and 9 evaluated chemotherapy (375 patients). Across all studies, the most common EGFR mutations were deletions in exon 19 and the L858R substitution in exon 21. In the weighted pooled analysis, the overall median PFS was 13.2 months with erlotinib, 9.8 months with gefitinib and 5.9 months with chemotherapy. Using a two-sided permutation, erlotinib and gefitinib produced a longer median PFS versus chemotherapy, both individually (P= 0.000 and P= 0.002, respectively) and as a combined group (EGFR TKI versus chemotherapy, P= 0.000). EGFR TKIs appear to be the most effective treatment for patients with advanced EGFR-mutant NSCLC. Ongoing prospective trials comparing the efficacy of first-line chemotherapy and EGFR TKIs in EGFR-mutant disease should provide further insight into the most appropriate way to treat this specific group of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».