Real world eligibility for cabozantinib (C), regorafenib (Reg), and ramucirumab (Ram) in hepatocellular carcinoma (HCC) patients after sorafenib (S).
Notice bibliographique
Résumé
422 Background: The CELESTIAL, RESORCE, and REACH-2 trials showed survival benefit of C, Reg, and Ram, respectively, when given after S to HCC patients. However, strict eligibility criteria (SEC) may limit generalizability. In clinical practice, modified eligibility criteria (MEC) may be used to offer treatments to select patients with slightly worse performance status (ECOG 2) or limited liver dysfunction (Child-Pugh (CP) B7). This study evaluated which patients in the real world would be eligible for these new treatments using SEC and MEC, and their prognostic impact. Methods: HCC patients who received S between 01/2008-06/2017 in British Columbia, Alberta, Princess Margaret Cancer Centre, and Sunnybrook Cancer Centre in Canada were included. Clinical, pathologic, laboratory and outcome data were collected. Patients were classified as eligible or ineligible based on available CELESTIAL, RESORCE, REACH-2 clinical trial SEC or MEC. Median overall survival (mOS) for these groups was assessed using the Kaplan-Meier method. Results: A total of 730 patients were identified. Using SEC, only 13.1% of patients would be eligible for C, Reg, or Ram (table). Expanding eligibility to include patients who meet MEC increased the proportion of eligible patients to 31.7%. Patients who met SEC had longer mOS compared to those who were ineligible. The most common reasons for not meeting SEC across all 3 trials were ECOG ≥ 2 (61.7%) and CP ≥ B (63.9%). Higher ineligibility for Reg or Ram was likely driven by strict trial-specific criteria, with 28.0% of patients ineligible for Reg due to S intolerance and 58.9% ineligible for Ram due to AFP < 400. Conclusions: Only a small proportion of real-world HCC patients would be eligible for C, Reg, or Ram based on SEC. More than twice as many patients would likely receive treatment if MEC were applied. If MEC are adopted, ongoing real-world evidence generation will be important to evaluate outcomes in these unstudied patient groups. [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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».