Abstract 1209: Patterns of treatment with immune check point inhibitors and targeted therapy in patients with metastatic melanoma presumed BRAF V600 positive
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Immune check point inhibitors (I-O) and targeted therapies (TT) have changed the treatment landscape for patients with metastatic melanoma (MM), particularly for patients with BRAFV600 (BRAF) mutation who are eligible for both types of treatment after a diagnosis of MM. The aim of the current study was to describe patterns of treatment with I-O and TT in first line (1L) and subsequent lines of therapy for MM in a sample of patients presumed BRAF positive. Methods: Adults with MM initiated on I-O (ipilimumab, pembrolizumab, nivolumab) and TT (vemurafenib, dabrafenib, trametinib) therapies in 1L were identified in Symphony Health Solutions' Integrated Dataverse (Q1/2014 - Q1/2017; n = 4,196), the largest pharmacy database in the US. Lines of pharmacological therapy were investigated from the first I-O/TT (index date) until the end of the observation period using an algorithm that relies on prescription/administration dates, days of supply and periods without any therapies. Patients were presumed BRAF positive if they received TT in at least one line of MM therapy. All patients in this analysis were required to have ≥ 2 lines of therapy for MM. Results: Of 366 presumed BRAF patients in the study sample, 110 (30%) and 256 (70%) were initiated on I-O and TT in 1L, respectively. The table below presents treatment patterns in 1L, 2L, and 3L for MM. The distribution of I-O vs TT was 30% vs. 70% in 1L, 25% vs. 57% in 2L, and 41% vs. 39% in 3L (table). Conclusions: This real-world data study showed dabrafenib+trametinib was the most common treatment for patients with MM presumed BRAF positive, even in the era of I-O availability. During the study period (years 2014-2017), ipilimumab continued to be the most common I-O therapy used in 1L and 2L among presumed BRAF patients. Table.Years 2014-20171L N=3662L N=3663L N=111RegimensI-O, N (%)110 (30%)103 (28%)46 (41%)Up to third most common I-O regimen, N (%)Ipilimumab 72 (20%)Ipilimumab 32 (9%)Nivolumab 14 (13%)Nivolumab 13 (4%)Pembrolizumab 32 (9%)Pembrolizumab 12 (11%)Pembrolizumab 13 (4%)Nivolumab 22 (6%)Ipilimumab + Nivolumab 10 (9%)TT, N (%)256 (70%)207 (57%)43 (39%)Up to third most common TT regimen, N (%)Dabrafenib+Trametinib 134 (37%)Dabrafenib+Trametinib 117 (32%)Dabrafenib+Trametinib 18 (16%)Vemurafenib 69 (19%)Vemurafenib 22 (6%)Vemurafenib 5 (5%)Dabrafenib 31 (8%)Dabrafenib 18 (5%)Trametinib 5 (5%)Vemurafenib + Cobimetinib 18 (5%)Vemurafenib + Cobimetinib 5 (5%)Both I-O and TT, N (%)0 (by design)18 (5%)7 (2%)Other antineoplastic agents, N (%)0 (by design)38 (10%)15 (4%)Top 3 most frequent treatment sequencesPatients with ≥2 lines of therapy (n=366 )1L -> 2L (%)TT -> TT (34%)TT -> I-O (25%)I-O -> TT (23%)Patients with ≥3 lines of therapy (n=111)1L -> 2L -> 3L (%)TT -> I-O -> I-O (14%)I-O -> TT -> I-O (12%)TT -> TT -> I-O (11%)1L, 2L, 3L: first, second, third-line of therapy; I-O: immune check point inhibitors; TT, targeted therapy. Citation Format: Sameer Ghate, Antonio Nakasato, Raluca Ionescu-Ittu, Sherry Shi, Briana Ndife, Rebecca Burne, François Laliberté, Mei Sheng Duh. Patterns of treatment with immune check point inhibitors and targeted therapy in patients with metastatic melanoma presumed BRAF V600 positive [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 1209.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».