Gefitinib or Placebo in Combination with Tamoxifen in Patients with Hormone Receptor–Positive Metastatic Breast Cancer: A Randomized Phase II Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Increased growth factor signaling may contribute to tamoxifen resistance. This randomized phase II trial assessed tamoxifen plus placebo or the epidermal growth factor receptor inhibitor gefitinib in estrogen receptor (ER)-positive metastatic breast cancer. EXPERIMENTAL DESIGN: Patients with newly metastatic disease or recurred after adjuvant tamoxifen (stratum 1), or recurred during/after adjuvant aromatase inhibitor (AI) or after failed first-line AI (stratum 2), were eligible. Primary variables were progression-free survival (PFS; stratum 1) and clinical benefit rate (CBR; stratum 2). A 5% or more improvement in response variables with gefitinib was considered to warrant further investigation. Outcome was correlated with biomarkers measured on the primary tumor. RESULTS: In stratum 1 (n = 206), the PFS HR (gefitinib:placebo) was 0.84 (95% CI, 0.59-1.18; median PFS 10.9 versus 8.8 months). In the stratum 1 endocrine therapy-naïve subset (n = 158) the HR was 0.78 (95% CI, 0.52-1.15), and the prior endocrine-treated subgroup (n = 48) 1.47 (95% CI, 0.63-3.45). In stratum 1, CBRs were 50.5% with gefitinib and 45.5% with placebo. In stratum 2 (n = 84), CBRs were 29.2% with gefitinib and 31.4% with placebo. Biomarker analysis suggested that in stratum 1 there was greater benefit with gefitinib in patients who were ER-negative or had lower levels of ER protein. CONCLUSIONS: In stratum 1, the improved PFS with gefitinib plus tamoxifen met the protocol criteria to warrant further investigation of this strategy. In stratum 2, there was a numerical disadvantage for gefitinib; additional investigation after AI therapy is not warranted. Studies of predictive biomarkers are needed to subset appropriate patients.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».