ACTR-27. COMPLIANCE AND TREATMENT DURATION PREDICT SURVIVAL IN A PHASE 3 EF-14 TRIAL OF TUMOR TREATING FIELDS WITH TEMOZOLOMIDE IN PATIENTS WITH NEWLY DIAGNOSED GLIOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Tumor treating fields (TTFields) are a physical anti-mitotic treatment modality characterized by their immediate mode of action and lack of a half-life. It has been shown previously that average monthly compliance with TTFields is correlated with overall survival in recurrent glioblastoma. A ≥75% compliance, i.e. an average daily use of at least 18h/d, has been suggested as a target for patients with recurrent glioblastoma when receiving TTFields as monotherapy. In the EF-14 phase 3 trial in newly diagnosed glioblastoma, TTFields were applied together with temozolomide (TTFields/TMZ) and led to superior progression free (PFS) and overall survival (OS) compared to TMZ alone. Patients in the TTFields/TMZ arm received TTFields for a median of 8.2 months (95%CI 7.9–9.3), with 13%, 3%, 1% and <1% of patients on therapy at 2, 3, 4 and 5 years, respectively. We looked at different TTFields compliance bins and correlated them with PFS and OS compared to TMZ alone. The results show a threshold value of 50% average monthly compliance with TTFields is needed in order to obtain extension of both PFS (HR 0.70 95%CI 0.47–1.05) and OS (HR 0.67 95%CI 0.45–0.99) versus TMZ alone. A trend in favor of longer PFS and OS was seen with higher compliance bins (>90% compliance: PFS HR 0.54 95%CI 0.37–0.79; OS HR 0.52 95%CI 0.35–0.79). A Cox model controlling for gender, extent of resection, MGMT methylation status, age, region and performance status indicated compliance is independent of these factors (HR 0.78; p=0.031; for OS at compliance ≥75% vs <75%). In conclusion, in the EF-14 trial a compliance threshold of 50% with TTFields treatment was correlated with significantly improved outcomes. The results clearly show that the higher patients’ compliance with TTFields, the better their outcomes. This effect was independent of other prognostic factors such as performance status, age and MGMT methylation.
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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) | 0,001 | 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 ».