Erlotinib in Previously Treated Non–Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We conducted a randomized, placebo-controlled, double-blind trial to determine whether the epidermal growth factor receptor inhibitor erlotinib prolongs survival in non-small-cell lung cancer after the failure of first-line or second-line chemotherapy. METHODS: Patients with stage IIIB or IV non-small-cell lung cancer, with performance status from 0 to 3, were eligible if they had received one or two prior chemotherapy regimens. The patients were stratified according to center, performance status, response to prior chemotherapy, number of prior regimens, and prior platinum-based therapy and were randomly assigned in a 2:1 ratio to receive oral erlotinib, at a dose of 150 mg daily, or placebo. RESULTS: The median age of the 731 patients who underwent randomization was 61.4 years; 49 percent had received two prior chemotherapy regimens, and 93 percent had received platinum-based chemotherapy. The response rate was 8.9 percent in the erlotinib group and less than 1 percent in the placebo group (P<0.001); the median duration of the response was 7.9 months and 3.7 months, respectively. Progression-free survival was 2.2 months and 1.8 months, respectively (hazard ratio, 0.61, adjusted for stratification categories; P<0.001). Overall survival was 6.7 months and 4.7 months, respectively (hazard ratio, 0.70; P<0.001), in favor of erlotinib. Five percent of patients discontinued erlotinib because of toxic effects. CONCLUSIONS: Erlotinib can prolong survival in patients with non-small-cell lung cancer after first-line or second-line chemotherapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».