Safety and effectiveness of eribulin in Japanese patients with locally advanced or metastatic breast cancer: a post-marketing observational study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background This large-scale study was conducted to evaluate the safety and effectiveness of eribulin for the treatment of inoperable or recurrent breast cancer in real-world settings in Japan. Methods Between July and December 2011, eligible patients with inoperable or recurrent breast cancer receiving eribulin for the first time were centrally registered and observed for 1 year. Eribulin was administered intravenously (1.4 mg/m 2 ) on days 1 and 8 of every 3-week cycle. The primary endpoint was the frequency and intensity of adverse drug reactions (ADRs). Secondary endpoints included overall response rate (ORR) and time to treatment failure (TTF). Results Of 968 patients registered at 325 institutions, 951 and 671 were included in the safety and effectiveness analyses, respectively. In the safety population, ADRs were observed in 841 patients (88.4%). The most common (≥15% incidence) were neutropenia (66.6%), leukopenia (62.4%), lymphopenia (18.4%), and peripheral neuropathy (16.8%). The most common grade ≥ 3 ADRs (>5% incidence) were neutropenia (59.8%), leukopenia (50.5%), lymphopenia (16.1%), and febrile neutropenia (7.7%). In the effectiveness population, ORR was 16.5% (95% confidence interval: 13.7, 19.4). The median TTF was 127 days (95% confidence interval: 120, 134). Conclusions The safety and effectiveness profile of eribulin was consistent with prior studies. Eribulin had a favorable risk-benefit balance when used in real-world clinical settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».