Outcomes of patients treated with capecitabine and temozolamide (CapTem) for advanced pancreatic neuroendocrine tumors (PNETs) and non-PNETs.
Notice bibliographique
Résumé
343 Background: Retrospective studies have demonstrated high response rates among patients with advanced PNETs treated with CapTem while responses are infrequently seen among non-PNETs. The objective of the study was to describe progression free survival (PFS) and overall survival (OS) among sequential NET patients treated with CapTem and to identify factors associated with response. Methods: Patients who initiated therapy with CapTem between 2009 and 2013 for advanced NETs and referred to one of 6 provincial cancer treatment centers were included. Patients received Cap 2000 mg/m2 day 1-14 and TMZ 200 mg/m2 on days 10-14 every 28 days. Their characteristics and outcomes were retrospectively analyzed. Results: In our cohort, 29 patients (16 male) with a median age of 59 (range 26 – 76) received palliative CapTem, 15 of them as first-line chemotherapy and 14 as subsequent lines. Primary tumors included pancreas (48.3%), small bowel (20.7%), lung (10.3%), unknown (10.3), rectum (6.9%) and appendix (3.4%). Median number of cycles was 3. For the entire cohort, median PFS and OS were 4.7 and 20.2 months, respectively. Although pancreatic NETs (PNETs) had shorter OS (18.8 months versus not reached, p=0.37), their PFS was longer than non-PNETs (4.9 versus 2.8 months, p=0.178). There was no difference in PFS between first or subsequent lines of therapy. Patients with Ki67 above 10% had a shorter PFS when compared to lower Ki67 (3.1 versus 5.5 months, p = 0.028). Three patients had to discontinue CapTem due to poor tolerance (2 intractable nauseas and 1 myocardial infarction). There were no treatment-related deaths. Conclusions: CapTem showed good activity among NETs, especially for PNETS, who derived the greatest benefit. Effectiveness was not exclusive to first-line therapy and seems better for well-differentiated tumors.
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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 | 0,008 |
| 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 ».