Outcome of eribulin as a late treatment line for Thai metastatic breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: We report the safety and efficacy of eribulin as a late treatment line in Thai metastatic breast cancer (MBC) patients. Patients and methods: A total of 30 MBC patients treated with eribulin between January 2014 and January 2017 were retrospectively analyzed. The patients were scheduled to receive 1.4 mg/m2 of eribulin on day 1, day 8 and subsequently every 21 days. All patients had previously received at least three chemotherapy regimens including anthracycline and taxane. Response rate and progression-free survival (PFS) were analyzed. Results: The median age was 56 years (range, 40–74 years), with a median follow-up time of 5.7 months (range, 0.2–25 months). The overall response rate was 30% (nine patients): four patients had triple-negative breast cancer, three patients had luminal B breast cancer and two patients had luminal A breast cancer. The median PFS was 2.9 months (range, 0.2–14 months). The median number of previous chemotherapy regimens was 4 (range, 3–9). Univariate analysis showed that the number of regimens (four or fewer) prior to eribulin was statistically associated with superior PFS ( P = 0.009). Multivariate analysis also showed similar statistical association between number of prior regimens (four or fewer) and better PFS adjusted by age group (≥50 years; hazard ratio = 1.29; 95% CI: 1.0–1.65; P = 0.046). There were no toxic deaths or grade 4 toxicities. Nine (30%) patients had grade 3 anemia toxicities, and the other common toxicities were leukopenia and neutropenia. Four (13%) patients required dose reduction and 16 (53%) patients required dose delay because of toxicities. Conclusion: Eribulin is an effective drug for heavily pretreated MBC patients with tolerable toxicities. The benefit was superior in patients who received fewer than four previous chemotherapy regimens. Keywords: eribulin, metastatic breast cancer, late treatment line
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».