Efficacy of bevacizumab and temozolomide therapy in locally advanced, recurrent, and metastatic malignant solitary fibrous tumour: A population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with locally advanced, recurrent or metastatic solitary fibrous tumour are often treated with bevacizumab and temozolomide based on the clinical efficacy reported in a case series of 14 patients. Given the rarity of solitary fibrous tumour, large trials are not feasible. We report the efficacy of this regimen based on a population-based analysis. METHODS: This was a population-based retrospective, multi-centre analysis using patient data from a provincial cancer registry and treatment database. Cases from June 2006 through October 2016 were identified for patients receiving bevacizumab and temozolomide for locally advanced, recurrent or metastatic solitary fibrous tumour or hemangiopericytoma, which is sometimes used to describe tumours arising from the meninges. The primary outcome was overall response rate. Secondary outcomes included time to response, progression free survival and overall survival estimated using the Kaplan-Meier method. RESULTS: Fourteen patients were identified: median age 59 (range 44-70), male 78.6%. Diagnoses were solitary fibrous tumour in 10 (71.4%) and hemangiopericytoma in four (28.6%), with metastatic disease in 10 (72.7%) patients. The most common primary sites were meninges in four (28.6%) and pelvis in three (21.4%) patients. The median follow-up was 15.5 months, with median treatment of four months. Overall response rate was 21.4% (no complete response, 3 partial response), with median time to response of four months. Median progression free survival, six-month progression free survival and overall survival were 17 months, 65.0%, and 45 months, respectively. CONCLUSIONS: Efficacy of bevacizumab and temozolomide in solitary fibrous tumour appeared to be similar to that previously reported. Our findings confirmed that bevacizumab and temozolomide is an effective and tolerated treatment for this patient population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».