First-line afatinib vs gefitinib for patients with EGFR mutation-positive NSCLC (LUX-Lung 7): impact of afatinib dose adjustment and analysis of mode of initial progression for patients who continued treatment beyond progression
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In the randomized phase IIb LUX-Lung 7 trial, afatinib significantly improved progression-free survival (PFS) and time-to-treatment failure vs gefitinib in patients with treatment-naïve epidermal growth factor receptor mutation-positive non-small cell lung cancer. We report post hoc analyses of tolerability-guided dose adjustment for afatinib and summarize the clinical characteristics of patients who continued afatinib/gefitinib beyond initial radiological progression in LUX-Lung 7. METHODS: Patients received afatinib 40 mg/day or gefitinib 250 mg/day until investigator-assessed progression or beyond if beneficial. In case of selected treatment-related adverse events (TRAEs), the afatinib dose could be reduced by 10-mg decrements to minimum 20 mg (only dose interruptions were permitted with gefitinib). RESULTS: All randomized patients were treated (afatinib, n = 160; gefitinib, n = 159). Sixty-three patients had afatinib dose reduction (< 40 mg/day; 47 within first 6 months). Dose reduction decreased TRAE incidence/severity (before vs after; all grade/grade 3: 100.0%/63.5% vs 90.5%/23.8%). There was no evidence of significant difference in PFS for patients who received < 40 mg/day vs ≥ 40 mg/day for the first 6 months [median: 12.8 vs 11.0 months; hazard ratio 1.34 (95% confidence interval 0.90-2.00)]. Twenty-four and 26 patients continued afatinib and gefitinib, respectively, beyond progression in target lesions; median time from nadir of target lesion diameters to initial progression was 6.7 months and 5.6 months. Of these patients, ~ 70% had objective response or non-complete response/non-progressive disease in non-target lesions at initial progression. CONCLUSIONS: Protocol-defined dose adjustment of afatinib may allow patients to remain on treatment longer, maximizing clinical benefit even in the presence of radiological progression.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».