Sunitinib Plus Erlotinib Versus Placebo Plus Erlotinib in Patients With Previously Treated Advanced Non–Small-Cell Lung Cancer: A Phase III Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Sunitinib plus erlotinib may enhance antitumor activity compared with either agent alone in non-small-cell lung cancer (NSCLC), based on the importance of the signaling pathways involved in tumor growth, angiogenesis, and metastasis. This phase III trial investigated overall survival (OS) for sunitinib plus erlotinib versus placebo plus erlotinib in patients with refractory NSCLC. PATIENTS AND METHODS: Patients previously treated with one to two chemotherapy regimens (including one platinum-based regimen) for recurrent NSCLC, and for whom erlotinib was indicated, were randomly assigned (1:1) to sunitinib 37.5 mg/d plus erlotinib 150 mg/d or to placebo plus erlotinib 150 mg/d, stratified by prior bevacizumab use, smoking history, and epidermal growth factor receptor expression. The primary end point was OS. Key secondary end points included progression-free survival (PFS), objective response rate (ORR), and safety. RESULTS: In all, 960 patients were randomly assigned, and baseline characteristics were balanced. Median OS was 9.0 months for sunitinib plus erlotinib versus 8.5 months for erlotinib alone (hazard ratio [HR], 0.922; 95% CI, 0.797 to 1.067; one-sided stratified log-rank P = .1388). Median PFS was 3.6 months versus 2.0 months (HR, 0.807; 95% CI, 0.695 to 0.937; one-sided stratified log-rank P = .0023), and ORR was 10.6% versus 6.9% (two-sided stratified log-rank P = .0471), respectively. Treatment-related toxicities of grade 3 or higher, including rash/dermatitis, diarrhea, and asthenia/fatigue were more frequent in the sunitinib plus erlotinib arm. CONCLUSION: In patients with refractory NSCLC, sunitinib plus erlotinib did not improve OS compared with erlotinib alone, but the combination was associated with a statistically significantly longer PFS and greater ORR. The incidence of grade 3 or higher toxicities was greater with combination therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».