Randomized Trial of Paclitaxel Plus Supportive Care Versus Supportive Care for Patients With Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In phase II trials, paclitaxel has been shown to have antitumor activity in patients with advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC). However, the survival and quality-of-life (QOL) benefits of paclitaxel used as a single agent compared with supportive care alone have not been assessed in a randomized clinical trial. METHODS: A total of 157 patients with stage IIIB or IV NSCLC who had received no prior chemotherapy were randomly assigned to receive either best supportive care alone (78 patients) or paclitaxel plus supportive care (79 patients). Paclitaxel was administered as a 3-hour intravenous infusion every 3 weeks. Supportive care included palliative radiotherapy and supportive therapy with corticosteroids, antibiotics, analgesics, antiemetics, transfusions, and other symptomatic therapy as required. The primary end point of the study was survival. Time to disease progression, response rate, adverse events, and QOL were secondary end points. RESULTS: Pretreatment characteristics were evenly distributed between the two arms. Survival was statistically significantly better in the paclitaxel plus supportive care arm than in the supportive care alone arm (two-sided P =.037) (median survival = 6.8 months versus 4.8 months). Cox multivariate analysis showed paclitaxel plus supportive care to be statistically significantly associated with improved survival (two-sided P =.048). QOL was similar for both treatment arms, except for the functional activity score of the Rotterdam Symptom Checklist, where QOL data statistically significantly favored the paclitaxel plus supportive care arm (two-sided P =.043). CONCLUSION: The addition of paclitaxel to best supportive care significantly improved survival and time to disease progression compared with best supportive care in patients with advanced NSCLC and may improve some aspects of QOL.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».