Phase 2 study evaluating intermittent and continuous linsitinib and weekly paclitaxel in patients with recurrent platinum resistant ovarian epithelial cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Linsitinib, an oral, dual inhibitor of insulin-like growth factor-1 receptor and insulin receptor, in combination with weekly paclitaxel, may improve clinical outcomes compared with paclitaxel alone in patients with refractory or platinum-resistant ovarian cancer. PATIENTS AND METHODS: on Days 1, 8, and 15; Arm A) or continuous linsitinib (150mg twice daily) in combination with paclitaxel (Arm B), or paclitaxel alone (Arm C). Primary endpoint was progression-free survival (PFS); secondary endpoints included overall survival (OS), overall response rate (ORR), disease control rate (DCR), and safety/tolerability. RESULTS: A total of 152 women were randomized to treatment (n=51 Arm A; n=51 Arm B, n=50 Arm C). In combination with paclitaxel, neither intermittent linsitinib (median PFS 2.8months; 95% confidence interval [CI]:2.5-4.4) nor continuous linsitinib (median PFS 4.2months; 95% CI:2.8-5.1) improved PFS over weekly paclitaxel alone (median PFS 5.6months; 95% CI:3.2-6.9). No improvement in ORR, DCR, or OS in either linsitinib dosing schedule was observed compared with paclitaxel alone. Adverse event (AE) rates, including all-grade and grade 3/4 treatment-related AEs, and treatment-related AEs leading to discontinuation, were higher among patients receiving intermittent linsitinib compared with the other treatment arms. CONCLUSION: Addition of intermittent or continuous linsitinib with paclitaxel did not improve outcomes in patients with platinum-resistant/refractory ovarian cancer compared with paclitaxel alone.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».