Postprogression Outcomes for Osimertinib versus Standard-of-Care EGFR-TKI in Patients with Previously Untreated EGFR-mutated Advanced Non–Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: In the phase III FLAURA study, third-generation epidermal growth factor receptor (EGFR) tyrosine kinase inhibitor (TKI) osimertinib significantly improved progression-free survival (PFS) versus standard-of-care (SoC) EGFR-TKI (gefitinib or erlotinib) in patients with previously untreated EGFR (exon 19 deletion or L858R) mutation-positive advanced non–small cell lung cancer (NSCLC). Interim overall survival (OS) data were encouraging, but not formally statistically significant at current maturity (25%). Here we report exploratory postprogression outcomes. Patients and Methods: Patients were randomized 1:1 to receive osimertinib (80 mg orally, once daily) or SoC EGFR-TKI (gefitinib 250 mg or erlotinib 150 mg, orally, once daily). Treatment beyond disease progression was allowed if the investigator judged ongoing clinical benefit. Patients receiving SoC EGFR-TKI could cross over to receive osimertinib after independently confirmed objective disease progression with documented postprogression T790M-positive mutation status. Results: At data cutoff (June 12, 2017), 138 of 279 (49%) and 213 of 277 (77%) patients discontinued osimertinib and SoC EGFR-TKI, respectively, of whom 82 (59%) and 129 (61%), respectively, started a subsequent treatment. Median time to discontinuation of any EGFR-TKI or death was 23.0 months [95% confidence interval (CI), 19.5–not calculable (NC)] in the osimertinib arm and 16.0 months (95% CI, 14.8–18.6) in the SoC EGFR-TKI arm. Median second PFS was not reached (95% CI, 23.7–NC) in the osimertinib arm and 20.0 months (95% CI, 18.2–NC) in the SoC EGFR-TKI arm [hazard ratio (HR), 0.58; 95% CI, 0.44–0.78; P = 0.0004]. Conclusions: All postprogression endpoints showed consistent improvement with osimertinib versus SoC EGFR-TKI, providing further confidence in the interim OS data.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».