Efficacy of pemetrexed-cisplatin (PC) in East Asian patients (pts): Subgroup analysis of a phase III study comparing PC versus gemcitabine-cisplatin (GC) in first-line treatment of advanced non-small cell lung cancer (NSCLC)
Notice bibliographique
Résumé
8045 Background: East Asian ethnicity is a recognized favorable prognostic factor in the treatment of NSCLC in trials with either chemotherapy or EGFR tyrosine-kinase inhibitors (TKIs). In a global phase III study (Scagliotti JCO 2008), superior efficacy of PC was shown for pts with nonsquamous NSCLC, while Asian ethnicity was prognostic in the overall population. The purpose of this analysis is to describe the patient and disease characteristics of the East Asian pts enrolled in this study and assess efficacy according to histology and smoking history. Methods: This retrospective analysis of a large phase III study included only patients enrolled from Korea and Taiwan. For survival and progression-free survival (PFS), Cox-adjusted analyses were used to estimate the hazard ratio and 95% CI, while medians were estimated using Kaplan-Meier method. Results: Results for PFS and response rate showed trends similar to overall survival in East Asian pts, favoring PC therapy in nonsquamous pts. The use of post-discontinuation targeted therapies such as EGFR-TKIs was similar between treatment arms in the overall population and in nonsquamous pts. In East Asian pts, EGFR-TKI use was slightly higher in the GC arm, in both the overall population and in nonsquamous pts. In a further subgroup analysis defined by smoking status, East Asian nonsquamous pts treated with PC had longer survival (not statistically significant). Conclusions: Pt and disease characteristics between the East Asian subgroup and the overall population were similar, with notable differences in the percentage of pts with no smoking history and the greater use of EGFR-TKIs as post-discontinuation therapy. This analysis shows the improved efficacy outcomes for East Asian nonsquamous pts treated with PC is consistent with the previously observed treatment effect of PC on nonsquamous NSCLC. [Table: see text] [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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».