Impact of afatinib dose modification on safety and effectiveness in patients with EGFR mutation-positive advanced NSCLC: Results from a global real-world study (RealGiDo)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In the LUX-Lung clinical trials of afatinib in EGFR mutation-positive NSCLC, tolerability-guided dose adjustment reduced the incidence and severity of adverse events while maintaining efficacy. The RealGiDo study evaluated the impact of afatinib dose adjustment in a real-world setting. MATERIALS AND METHODS: This non-interventional, observational study used medical records of EGFR mutation-positive NSCLC patients treated with first-line afatinib. Primary outcomes were adverse drug reaction (ADR) incidence and severity, time to treatment failure (TTF), and time to progression (TTP), relative to LUX-Lung 3 (LL3). RESULTS: 228 patients were enrolled from 13 countries. Baseline characteristics were in line with LL3 but with more Del19 patients (78.1% vs. 49.0%) and fewer Asian patients (43.9% vs. 72.2%); 11.8% had ECOG performance status 2-3. A total of 71 (31.1%) received a modified starting dose of ≤30 mg. Of patients who started with 40 mg, 67.1% underwent dose reductions, 86.5% of which were in the first 6 months. Dose reductions were mainly due to ADRs and were more common in female, East Asian, and low body-weight patients. There were no new safety signals and fewer ≥grade 3 ADRs (28.4% vs. 48.9%) and serious adverse events (5.2% vs. 14.0%) than in LL3. Median TTF and TTP were 18.7 and 20.8 months, respectively, and were not impacted by reduced starting dose or dose modification. CONCLUSION: Real-world data show that afatinib dose adjustments reduced the frequency and intensity of ADRs without compromising effectiveness, highlighting the benefit of tailoring afatinib dose to optimise treatment outcomes and supporting clinical decision-making. The study is registered at clinicaltrials.gov (NCT02751879).
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».