Temozolomide in grade III neuroendocrine neoplasms (G3 NENs): A multicenter retrospective review.
Notice bibliographique
Résumé
321 Background: G3 NENs are aggressive, and optimal systemic treatment is unclear. Temozolomide (TEM)-based regimens have been used to treat grade 1-2 NETs, but their efficacy in G3 NENs (Ki-67 > 20%) remains undetermined. Aims: To assess the clinical efficacy of TEM-containing regimens in advanced grade III gastroenteropancreatic NENs (GEPNENs). Methods: A multicentre retrospective review (2008-2017) of patients with metastatic/unresectable G3 GEPNENs who received a TEM-containing regimen. The primary endpoint was time to treatment failure (TTF). Radiologic response was extracted from local reports without formal RECIST criteria. Results: 118 patients in six centers were included (median age 55, 65% male, 15% functional, 75% pancreatic NEN). 57% were well-differentiated, 35% poorly-differentiated, and 18% unknown based on local pathology reports. The regimen used was CAPTEM in 93% and TEM in 7%. Best radiological responses were: complete response (1%), partial response (39%), stable disease (22%), progressive disease (31%), unknown (7%) not by RECIST. Median TTF was 150 days and median overall survival (OS) 18.0 months. Fifteen patients (14%) required dose reductions/discontinuation due to adverse events. TTF was shorter for patients on TEM alone (p = 0.02, Table 1). Well-differentiated NENs had better response rate (52% vs 26%, p = 0.02) and overall survival (30.1 vs 12.0 mo, p = 0.008) compared to poorly-differentiated NEN. Conclusions: This is the largest TEM treatment series in G3 NEN, involving collaboration of several major North American NET centers. 40% of patients showed some degree of response, and treatment was generally well-tolerated. TEM-based regimens should be considered a viable treatment option in this setting. Prospective confirmatory trials (such as EA2142) may face difficulties in accrual due to disease rarity. [Table: see text]
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».