Does the addition of molecular targeted therapy to standard treatments lead to better or worse outcomes overall? A systematic review of EGFR-targeted therapies used in combination with standard treatments.
Notice bibliographique
Résumé
2572 Background: Combining novel targeted therapies with standard treatment is a common strategy in drug development. The primary aim of this systematic review was to provide a summary of the outcomes from studies combining EGFR targeted therapy (ETT) with standard treatments. Methods: A PubMed (1975-Jan, 2012) and ASCO (2005-2011) abstract database search was performed. Eligible studies were RCTs that compared standard therapies (chemotherapy, radiation therapy, or hormonal therapy) to standard therapy plus an ETT. Efficacy outcomes: overall survival (OS), progression free survival (PFS), objective response rate (ORR) time to progression (TTP), clinical benefit rate (CBR), and toxicity (total and grade 3+) were recorded. If any toxicity was significantly more frequent in one arm it was coded as such. Results: 128 studies (60 manuscripts, 68 abstracts) met criteria. Median study enrolment was 230 patients, with breast, lung, and colorectal cancer as the main tumor sites. ETT, cetuximab (41%), trastuzumab (19%), gefitinib (13%), erlotinib (13%), and lapatinib (16%), was combined with platinums, 5FU, taxanes, nucleoside analogs; hormonal therapy and/or radiation therapy. Refer to the table for efficacy results. Most frequent toxicities (common and grade 3+) in the combined arm were rash, diarrhea, hematological toxicity and fatigue. Conclusions: Despite enthusiasm for combining standard treatments with targeted therapies, we have demonstrated mixed efficacy results, with marginal benefit and worse toxicity. Quality of life (Q of L) was rarely reported. A similar analysis is underway for VEGFR, and mTor inhibitors, but raises the question of how best to approach the question of combination therapy. [Table: see text]
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».