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Enregistrement W2789645874 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs17-p1-17-08

Abstract P1-17-08: Efficacy of lapatinib and capecitabine combination therapy in brain metastases from HER-2 positive metastatic breast cancer: A systematic review and meta- analysis

2018· review· en· W2789645874 sur OpenAlexaff
KZ Thein, MH Zaw, Rachana Yendala, HP Igid, Chatree Chai‐Adisaksopha, Fred Hardwicke, Shivanshu Awasthi, S Radhi

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLapatinibCapecitabineMedicineInternal medicineMetastatic breast cancerOncologyBreast cancerCancerMeta-analysisBrain metastasisSubgroup analysisTrastuzumabMetastasisColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Brain metastases contribute to significant morbidity and mortality in breast cancer. Approximately one fourth of breast tumors overexpress the human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) protein and are twice as likely to develop brain metastases. There are currently no systemic therapies approved. We undertook a systematic review and pooled analysis of trials to determine the efficacy of lapatinib and capecitabine combination therapy in brain metastases from HER-2 positive metastatic breast cancer (MBC). Methods: We performed a comprehensive literature search using MEDLINE, EMBASE databases, and meeting abstracts through December 31, 2016. Trials that utilized lapatinib and capecitabine combination therapy in brain metastases from HER-2 positive MBC were incorporated in the analysis. The pooled estimated rates were calculated using random effects model. Heterogeneity was assessed using I2 statistic. Results: A total of 513 patients with brain metastases from HER-2 positive MBC from 6 trials and a subgroup of another 4 trials were included in our analysis. Lapatinib and capecitabine therapy was used as second-line treatment in 9 studies (n= 468) and as first-line treatment in the LANDSCAPE study (n= 45). Three studies were retrospective evaluations of randomized trials and the rest were phase 2 trials. CNS objective response rate (ORR) was 26% (95% CI: 19 – 33, I2: 65.9%). Complete response (CR) rate was 1% (95% CI: 0 - 2, I2: 0.0%) and partial response (PR) rate was noted at 24% (95% CI: 17- 31, I2: 66.1%). Stable disease (SD) occurred in 37% (95% CI: 29- 45, I2: 66.6%) and progressive disease (PD) in 19% (95% CI: 12- 25, I2: 66.5%). The first line LANDSCAPE study had the highest PR (49%) and ORR (53%) without a significant impact on CR rate; PD was 7%. Conclusion: Brain metastases in breast cancer is an area of urgent unmet need. Our meta-analysis showed that lapatinib/capecitabine therapy had some first line or second line activity in brain metastases from HER-2 positive MBC. Nevertheless, further randomized controlled trials are required in this patient population. Citation Format: Thein KZ, Zaw MH, Yendala R, Igid HP, Chai-Adisaksopha C, Hardwicke F, Awasthi S, Radhi S. Efficacy of lapatinib and capecitabine combination therapy in brain metastases from HER-2 positive metastatic breast cancer: A systematic review and meta- analysis [abstract]. In: Proceedings of the 2017 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2017 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(4 Suppl):Abstract nr P1-17-08.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,037
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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