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Enregistrement W2921353678 · doi:10.1136/ejhpharm-2019-eahpconf.269

4CPS-120 Erlotinib in non-small-cell lung cancer without epidermal growth factor receptor activating mutations

2019· article· en· W2921353678 sur OpenAlexaboutno aff
D Yáñez Feria, IM Carrión Madroñal, María Teresa Garrido Martínez, Olalla Montero Pérez, MD Santos Rubio

Notice bibliographique

RevueSection 4: Clinical pharmacy services · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErlotinibMedicineInternal medicineEpidermal growth factor receptorOncologyLung cancerChemotherapyTaxaneErlotinib HydrochlorideAdverse effectCancerBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Erlotinib is indicated in patients without epidermal growth factor receptor (EGFR)-activating mutations who have had at least one previous chemotherapy treatment that has failed and when other treatments are considered unsuitable. <h3>Purpose</h3> To analyse the effectiveness and safety of erlotinib in non-small-cell lung cancer (NSCLC) in patients without EGFR-activating mutations <h3>Material and methods</h3> A retrospective observational study was conducted in a third-level hospital. We included patients treated with erlotinib without EGFR-activating mutations from August 2012 to August 2018. Following variables were recorded: age, sex, ECOG, histopathology, progression-free survival (PFS), smokers/non-smokers or ex-smokers, type of previous chemotherapy regimens, reported adverse events (AEs) and dose reductions between cycles. We obtained data from electronic clinical records, the software where we register chemotherapy treatments (chemotherapy management software Oncogest) and the optimised computerised order entry ATHOS software. AEs were classified according to the National Cancer Institute of Canada Common Toxicity Criteria v4.0. <h3>Results</h3> Thirty-seven patients were included, with a median age of 64 years and 70% men. Fifty-seven per cent7 of patients presented ECOG 0 and the rest ECOG 1–2. Seventy-eight per cent of patients were smokers and/or ex-smokers. Ninety per centof patients received erlotinib as the second line of treatment or subsequently, and the median PFS was 9.3 weeks. Previous chemotherapy regimens used before erlotinib in NSCLC were: taxane-based-chemotherapy 60%, platinum-based-chemotherapy 83% and both 74%. Forty-eight per cent of patients had at least one AE during treatment. The most frequent was skin rash g1–2 (60%). Thirty per cent of patients had dose reductions due to toxicity. <h3>Conclusion</h3> In our patients, erlotinib median PFS was lower than in the BR21 trial. It could be explained because our patients received more previous regimens of chemotherapy for metastatic disease as well as our sample size was smaller. Regarding safety, erlotinib was well tolerated and in most of the cases, the AEs did not force a dose reduction. <h3>References and/or acknowledgements</h3> No conflict of interest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,388 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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