Evaluation of rucaparib in platinum-sensitive recurrent ovarian carcinoma (rOC) in patients (pts) with or without residual bulky disease at baseline in the ARIEL3 study.
Notice bibliographique
Résumé
5537 Background: In ARIEL3, pts were randomized 2:1 (oral rucaparib 600 mg or placebo). Rucaparib significantly improved progression-free survival (PFS) vs placebo in all primary analysis groups (Coleman et al. Lancet. 2017;390:1949-61). An exploratory subgroup analysis of ARIEL3 pts with or without bulky residual disease ( > 2 cm per blinded independent central review [BICR]) at baseline is reported. Methods: Pts were assigned to 2 analysis subgroups: with or without bulky residual disease at baseline. PFS was assessed in 3 predefined cohorts: BRCA mutant; homologous recombination deficient (HRD) (BRCA mutant or BRCA wild type/high loss of heterozygosity); and intent-to-treat (ITT) population. Results: PFS data for each subgroup (visit cutoff date 15 Apr 2017) by status of bulky disease at baseline are summarized in the Table. Safety data were consistent with data reported previously. In the rucaparib arm, the most common grade ≥3 treatment-emergent adverse event in pts with and pts without bulky disease was anemia (20.0% and 18.5%, respectively). Clinical trial information: NCT01968213. Conclusions: Rucaparib improved PFS vs placebo in all 3 predefined cohorts for both pts with and without bulky residual disease. PFS benefit with rucaparib was largest in pts with BRCA-mutant rOC. Cohort Rucaparib, n Placebo, n PFS (investigator review) PFS (BICR) HR (95% CI) Median PFS, mo; P value* HR (95% CI) Median PFS, mo; Pvalue* Rucaparib vs placebo Rucaparib vs placebo Bulky disease at baseline (per BICR) Yes BRCA mutant 21 10 0.09 (0.02–0.37) 11.1 vs 2.8; P= 0.0002 0.13 (0.03–0.55) 17.1 vs 2.9; P= 0.0028 HRD 39 18 0.30 (0.13–0.69) 8.3 vs 2.8; P= 0.0030 0.58 (0.25–1.34) 8.3 vs 2.9; P= 0.1994 ITT 71 29 0.40 (0.24–0.69) 8.2 vs 2.9; P= 0.0007 0.46 (0.26–0.81) 8.3 vs 3.0; P= 0.0057 No BRCA mutant 109 56 0.26 (0.17–0.40) 16.6 vs 5.6; P< 0.0001 0.22 (0.13–0.37) 26.8 vs 5.5; P< 0.0001 HRD 197 100 0.31 (0.23–0.43) 13.8 vs 5.5; P< 0.0001 0.32 (0.22–0.47) 24.7 vs 5.6; P< 0.0001 ITT 304 160 0.36 (0.29–0.46) 11.0 vs 5.4; P< 0.0001 0.34 (0.26–0.45) 16.2 vs 5.4; P< 0.0001 *Stratified log-rank P value.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».